Bibliographic record
Abstract
Ce rapport publié par le Réseau action climat Canada vise à évaluer la juste part du Québec dans la réponse mondiale à l'enjeu des changements climatiques, en commençant par la reconnaître que l'équité est un principe important - nécessaire - pour répondre aux changements climatiques. Le rapport se concentre sur l'atténuation, bien qu'une approche équitable à l'adaptation, les pertes et dommages, la transition juste et ainsi de suite soient tout aussi importants. Le rapport utilise un cadre de référence flexible et transparent pour un partage équitable de l'effort qui est tiré directement des principes clés de la Convention cadre des Nations Unies pour les changements climatiques (CCNUCC). L'analyse est effectuée en utilisant la Climate Equity Reference Calculator, un outil et une base de données en ligne qui permet aux utilisateurs de sélectionner des réglages spécifiques liés à l'équité en ce qui concerne la responsabilité, la capacité et d'autres paramètres clés, et d'ensuite utiliser des indicateurs quantitatifs simples et standard pour calculer les parts justes nationales de l'effort mondial d'atténuation qui en découlent. L'analyse est basée sur un spectre de sélection d'intrants alternatives informées par des considérations éthiques et empiriques qui sont discutées en plus de détails dans le rapport. Cette approche permet au rapport de contraster la cible d'atténuation du gouvernement du Québec avec sa juste part, et d'articuler ce que le Québec devrait faire en plus de ses engagements existants pour en alignement avec ses obligations morales. Ce document est une traduction de: Holz, Ceecee (2020) Quebec’s Climate Fair Share. Climate Equity Reference Project Working Paper Series WP006. Zenodo. [doi: 10.5281/zenodo.2595494]
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.001 |
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.
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".