Navigating the security/human rights nexus in the transition to green energy:Mandatory due diligence amid changing political realities in the Netherlands
Notice bibliographique
Résumé
The Netherlands has committed itself to accelerating the transition to green energy. For the enormous amount of critical raw minerals (CRM) needed for this transition, the country is fully dependent on imports from a relatively small number of countries, mostly in the Global South. This article discusses how the Netherlands navigates between the enhanced demand for CRM and the expectation that sustainability requirements are not compromised. It examines to what extent the foreseeable legal infrastructure in the Netherlands and the European Union (EU) provides sufficient safeguards that CRM sourcing respects human rights and the environment, and meaningful engagement with those adversely impacted by mining activities. The focus is on indigenous peoples, who especially suffer the consequences of an irresponsible energy transition and financial institutions as actors of critical importance for the energy transition. The article argues that the Netherlands should adopt a strong national implementing law that goes beyond the minimum requirements set by the EU, increasing the level of protection of people and the environment in CRM supply chains. Adopting such a due diligence law is essential for the Netherlands to fulfill its duties for human rights and the environment abroad, in the context of a just energy transition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,018 |
| Communication savante | 0,016 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».