Bibliographic record
Abstract
La tesis estudia como las firmas cumplen con la regulación de impuestos de contaminación en China y como las agencias ambientales de China imponen la regulación ambiental eficaz a firmas. Nuestro estudio proporciona pruebas claras que las firmas considerablemente underreport su contaminación y acciones de imposición por agencias ambientales son principalmente eficaces en la verificación de la contaminación relatada de las firmas e inducción de firmas a relatar su contaminación más exactamente. Además, mostramos que las agencias ambientales tienen la edad de las firmas en cuenta y la propiedad cuando ellos imponen los estándares de contaminación de las plantas y emprenden inspecciones. También mostramos que las plantas quiénes son localizados en el PBI más alto per cápita áreas y cuyas emisiones con mayor probabilidad inducirán daños de contaminación afrontan la regulación ambiental eficaz más estricta, que es estándares de contaminación más estrictos e inspecciones más frecuentes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".