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Enregistrement W7015783546

Update on the work of the Special Rapporteur on Human Rights and the Environment: relevance for states, businesses, and local environmental justice

2018· article· en· W7015783546 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental law and policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman rightsDue diligenceMandateWork (physics)International human rights lawEnvironmental justiceRelevance (law)Economic JusticeEnvironmental law
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this, my second post on the Dalhousie Environmental Law News blog, I am joined by JD candidate Meg Williams. In my first post, I provided reflections on the way in which environment and climate justice issues were – or were not – incorporated into discussions at the UN Forum on Business and Human Rights, held in Geneva in November 2018. At the time I noted that Mr. Baskut Tuncak, the Special Rapporteur on human rights and hazardous substances, had spoken at length about a 2015 report on the right to information at the Geneva forum. Mr. Tuncak drew attention to the independent responsibility of businesses to undertake human rights due diligence to identify actual and potential impacts of hazardous substances on human rights to life and health. Businesses would then be expected to communicate to governments and the public about the existence of these substances in products and global supply chains. In this post, we will first reflect on the recent work of a different United Nations Human Rights Council Special Rapporteur, the Special Rapporteur on human rights and the environment (officially, the special rapporteur on the issue of human rights obligations relating to the enjoyment of a safe, clean, healthy and sustainable environment). We will then consider the implications of this and select contributions by other recent Human Rights Council mandate holders for local environmental justice concerns.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0120,010
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0140,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,014

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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