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Record W2092208294 · doi:10.3917/risa.721.0111

Les hésitations américaines face aux programmes de réduction des gaz à effet de serre : Une interprétation institutionnelle

2006· article· fr· W2092208294 on OpenAlexaff
Jean Mercier

Bibliographic record

VenueRevue Internationale des Sciences Administratives · 2006
Typearticle
Languagefr
FieldEnergy
TopicGlobal Energy Security and Policy
Canadian institutionsGDG Environnement
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.017
Threshold uncertainty score0.072

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.014
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0070.027
Scholarly communication0.0130.008
Open science0.0010.006
Research integrity0.0050.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

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.

Opus teacher head0.073
GPT teacher head0.364
Teacher spread0.291 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2006
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