Un aperçu général des instruments de gestion des biens communs environnementaux
Bibliographic record
Abstract
L’activité humaine exerce une pression croissante sur les biens communs environnementaux, avec à la clé des conséquences sociales, culturelles et économiques majeures. La mise en place d’une croissance viable à long terme dépendra de notre capacité à protéger et à remettre en état les biens communs. Il s’agit là d’un défi planétaire, qui appelle une approche coordonnée au niveau mondial. Les accords multilatéraux sur l’environnement ont créé un cadre d’action planétaire. Aujourd’hui, l’une des priorités est d’assurer leur mise en œuvre effective au niveau national. Cet article propose de donner un aperçu général des instruments à la disposition des autorités nationales pour mettre en œuvre les accords sur l’environnement et mieux gérer les biens communs environnementaux. Il attire l’attention sur les opportunités nouvelles en matière d’amélioration de l’efficacité des politiques environnementales, grâce aux enseignements des sciences comportementales et à la généralisation du numérique.
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 | 0.009 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".