30 anos do Protocolo de Montreal: uma história de sucesso do Direito Ambiental Internacional
Bibliographic record
Abstract
Diante da descoberta científica da destruição da camada de ozônio e seus efeitos desastrosos à saúde humana, plantas e animais, surgiu a necessidade de enfrentamento global do problema e as tratativas internacionais evoluíram para a construção de um regime jurídico internacional, iniciado em 1985, com a Convenção de Viena para a Proteção da Camada de Ozônio e aperfeiçoado dois anos depois com o Protocolo de Montreal sobre as Substâncias que Destroem a Camada de Ozônio, que completa 30 anos. Atualmente, a partir dos acordos, o comércio de substâncias que destroem a camada de ozônio (SDOs) teve que ser reduzido em todo o planeta, seguindo-se cotas pré-definidas, ao mesmo tempo em que foram desenvolvidas tecnologias alternativas para reduzir ou eliminar os riscos à camada de ozônio. O presente artigo tem como objetivo analisar o regime jurídico do ozônio ao longo dos trinta anos de vigência do Protocolo de Montreal, com destaque ao exercício da governança desenvolvido ao longo do período, que permitiu uma participação ampliada e foi capaz de encontrar alternativas seguras ao enfrentamento do problema, destacando sua contribuição para o Direito Ambiental Internacional, como exemplo de tutela participativa e eficiente.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".