Les hésitations américaines face aux programmes de réduction des gaz à effet de serre : Une interprétation institutionnelle
Bibliographic record
Abstract
Résumé 1 En 2005, l’atteinte des objectifs du protocole de Kyoto demeure bien incertain, et ce, même si la Russie lui a donné vie en le ratifiant en 2004. Même en vigueur, d’énormes difficultés d’application se dressent devant sa mise en œuvre. Les États-Unis auraient-ils été le premier pays à évaluer le protocole de Kyoto de façon réaliste, ou ont-ils refusé de le ratifier pour des raisons qui leur sont propres ? Le présent article défend la seconde hypothèse. En mars 2001, le gouvernement américain annonce le retrait des États-Unis du protocole de Kyoto sur la réduction des gaz à effet de serre (G.E.S.) et il n’a pas réellement remplacé cette participation par une politique ferme de réduction de gaz à effet de serre. Ici, nous voulons regarder ces hésitations américaines sous un angle institutionnel, c’est-à-dire dans la perspective des institutions américaines elles-mêmes. Peu de choses, en réalité, dans l’expérience institutionnelle américaine, préparent ce pays à une politique vigoureuse de réduction des gaz à effet de serre, autrement qu’a travers des innovations technologiques ou des programmes d’action volontaire. Même si nous privilégierons le concept de path dependency comme étant le concept institutionnel qui peut le mieux expliquer ces hésitations, d’autres éléments de l’analyse institutionnelle sont mises à contribution pour éclairer les choix américains.
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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 | 0.008 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".