El derecho de la geoingeniería: aproximaciones a los riesgos, responsabilidades y gobernanza global como medida para mitigar el cambio climático
Bibliographic record
Abstract
La emergencia climática que se experimenta en la actualidad podría impulsar y brindar el ambiente político y económico para el desarrollo de tecnologías que intencionalmente modifiquen el clima. En este artículo se argumenta que, a partir de modelos preexistentes de gobernanza global del clima y el ambiente, y de los precedentes judiciales relativos a la responsabilidad internacional de los Estados, se hace necesario ajustar el modelo actual, de cara a dirigir una acción colectiva global, coordinada y solidaria, basada en la ciencia, que permita restablecer el holoceno y estabilizar el clima. De esta manera, se proponen alternativas a partir de las experiencias previas, como el Protocolo de Montreal y el Convenio Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático (CMNUCC) y casos de responsabilidad internacional derivados del depósito de sustancias tóxicas en el ambiente, para construir un modelo de evaluación integrado que prohíba aquellas tecnologías riesgosas por cuenta del principio de precaución y en el que se desarrollen e implementen las tecnologías de captura de carbono que garanticen la estabilización del clima, sin abandonar o aplazar los compromisos de reducción de gases de efecto invernadero (GEI) del Acuerdo de París.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".