Rapport introductif « La lutte contre le réchauffement climatique après l’Accord de Paris : quelles perspectives ? »
Bibliographic record
Abstract
Alors que le climat se réchauffe à un rythme rapide, il était impossible que la Conférence de Paris sur le climat (COP 21) échoue. À la vérité, la Conférence des Parties (COP) a adopté dans la liesse un accord qui restera gravé dans les mémoires. Traité innovant, l’Accord de Paris introduit une nouvelle technique de lutte contre le changement climatique, mais également une nouvelle logique de lutte. Les innovations en matière de lutte contre le réchauffement sont porteuses d’évolutions tant en droit des traités qu’en droit de l’environnement. L’Accord de Paris est en effet d’une grande complexité architecturale et normative. Il accroît notamment la portée de plusieurs principes du droit de l’environnement. C’est par exemple la première fois qu’un accord multilatéral universel contient la notion de justice climatique. En retenant une nouvelle logique de lutte contre le réchauffement, l’Accord de Paris fait ressortir ses dimensions spécifiques. Il peut être qualifié à la fois d’accord global permettant de renouveler l’ambition climatique, tout en étant également un accord dynamique qui renforce l’ambition climatique commune, dans l’espoir de parvenir à limiter le réchauffement de la planète à 2°C, voire 1,5°C.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 0.004 |
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".