EMENDA KIGALI E A INTERLIGAÇÃO ENTRE OS REGIMES DE PROTEÇÃO À CAMADA DE OZÔNIO E DAS MUDANÇAS CLIMÁTICAS
Bibliographic record
Abstract
A descoberta da ciência sobre a depleção da camada de ozônio e suas implicações para a humanidade e o meio ambiente levou vários Estados a abordarem esta questão. Em 1985, a Convenção de Viena para a Proteção da Camada de Ozônio e o Protocolo de Montreal confirmaram as ações de vários países e atores para alcançar os objetivos deste regime. Em 1992, o Regime de Mudanças Climáticas adotou o modelo bem-sucedido da Camada de Ozônio, concentrando-se no estabelecimento de uma Convenção Quadro, com conferências periódicas e a criação de um fundo para financiar os Estados em desenvolvimento. Em 2016, na conferência sobre a Camada de Ozônio, pela primeira vez, por meio da Emenda Kigali, definiu-se um cronograma para redução dos hidrofluorcarbonos (HFCs) que, embora não tenham impacto significativo na camada de ozônio, têm impacto no aquecimento global. Assim, autores sugerem uma sinergia entre os regimes das alterações climáticas e da camada de ozônio. Este estudo, elaborado com abordagem hipotético-dedutiva, a partir da pesquisa bibliográfica, especialmente sobre a formação e dinâmica dos Regimes Internacionais, do Direito Ambiental Internacional e da Governança Global, visa discutir a hipótese da possível interligação entre os dois regimes.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".