Bibliographic record
Abstract
Le présent article évalue dans quelle mesure les politiques financières liées au climat ont été planifiées conjointement avec les engagements généraux en matière de climat et en examine la cohésion au sein du système financier. Il évalue quatre territoires, le Canada, l'Union européenne, le Royaume-Uni et l'Australie, et avance que le Canada traîne derrière les territoires semblables. Il évalue les politiques habituelles liées au climat que chaque territoire a adopté. Dans ce cadre, les auteurs évaluent s'il existe une corrélation entre l'adoption de politiques financières liées au climat et le sérieux avec lequel chaque territoire a d'abord envisagé un cadre financier durable dans son engagement général envers le climat. L'article établit que le Canada se trouve à la traîne en ce qui a trait à la mise en œuvre de politiques, même ce pays n'est pas tellement différent pour ce qui est de l’évaluation initiale d'un cadre financier durable dans cet engagement climatique. La valeur de politiques financières durables et cohérentes pour l'efficacité politique et l'atténuation des risques fait ensuite l'objet d'une brève exploration.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| 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".