L’ACCORD DE PARIS SUR LE CLIMAT : QUELQUES ÉLÉMENTS DE DÉCRYPTAGE
Bibliographic record
Abstract
Le 12 décembre 2015, les 196 membres de la Convention-cadre des Nations Unies sur les changements climatiques (CCNUCC) ont adopté par consensus un nouveau traité international sur le climat : l’Accord de Paris. Résultat de quatre années d’intenses négociations, ce traité définit un cadre juridique pour organiser l’action de la communauté internationale contre les changements climatiques au-delà de 2020. L’adoption de ce texte représente une étape majeure dans la gouvernance du climat. Premier traité multilatéral à être adopté sur le problème de l’effet de serre depuis le Protocole de Kyoto en 1997, l’Accord de Paris prolonge la coopération onusienne menée depuis 1992 dans le cadre du régime du climat établi par la CCNUCC et ouvre une nouvelle phase de son développement. Cet article vise à présenter les principaux éléments du cadre juridique défini par l’Accord de Paris. Il cherche également à décrypter les retombées les plus manifestes de ce traité pour le régime du climat.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".