UPAYA KANADA DALAM IMPLEMENTASI PARIS AGREEMENT MELALUI PAN-CANADIAN FRAMEWORK ON CLEAN GROWTH AND CLIMATE CHANGE (PCF)
Bibliographic record
Abstract
Fenomena perubahan iklim yang terjadi telah menimbulkan dampak yang \nmempengaruhi aspek kehidupan seperti kesehatan, ekonomi dan lingkungan seperti \ncuaca ekstrem dan intensitas bencana alam yang meningkat. Atas kesamaan \npenderitaan akibat perubahan iklim negara membentuk komitmen bersama dalam \npenanganan iklim melalui rezim Paris Agreement. Kanada sebagai pihak konvensi \nturut meratifikasi Paris Agreement dan menjalankan komitmennya dalam \npenanganan iklim melalui pembentukan Pan Canadian Framework on Clean \nGrowth and Climate Change (PCF) dengan empat pilar penting yaitu penetapan \nharga karbon, tindakan pelengkap untuk mengurangi emisi, adaptasi dan ketahanan \niklim, dan teknologi bersih sebagai inovasi dan lapangan kerja. Fokus pada \npenelitian ini adalah meninjau upaya Kanada dalam menangani perubahan iklim \npada pilar adaptasi dan ketahanan iklim. \nMetode penelitian yang digunakan adalah kualitatif deskriptif analis, dengan \nmemanfaatkan data yang bersumber pada publikasi resmi pemerintah, buku, jurnal \ndan artikel, situs web resmi dan laporan serta mengolahnya dengan studi \nkepustakaan. Penulis memanfaatkan data tersebut untuk menggambarkan fenomena \nyang diamati dan menganalisisnya dengan kerangka teoritis yang relevan. \nTeori dan konsep yang digunakan pada penelitian ini adalah teori rezim \ninternasional untuk memahami peran Paris Agreement sebagai rezim untuk \nmenangani perubahan iklim. Teori Green Politics digunakan untuk menilai Pan \nCanadian Framework on Clean Growth and Climate Change (PCF) sebagai \nkebijakan iklim Kanada. Konsep perubahan iklim digunakan untuk mendefinisikan \nfenomena perubahan iklim. \nAdapun hasil yang menunjukan Kanada telah menjalankan upaya untuk \nmenangani perubahan iklim melalui pilar adaptasi dan ketahanan iklim yaitu \nKanada aktif memberikan dukungan bagi penyediaan akses informasi sebagai \nupaya peningkatan pemahaman dan kesadaran masyarakat terkait perubahan iklim, \nmendukung pembangunan infrastruktur untuk mitigasi bencana dan ketahanan \niklim, dan mendukung pengembangan penelitian terkait kesehatan untuk \nmeminimalisir penyebaran kasus penyakit Lyme di Kanada. Namun dalam \npelaksanaannya ketiga upaya tersebut belum optimal karena adanya hambatan \nseperti kurangnya kesadaran masyarakat terhadap perubahan iklim dan adanya \nketerbatasan pendanaan untuk pembangunan infrastruktur. \nKata Kunci: Paris Agreement, Kebijakan Pan Canadian Framework on Clean \nGrowth and Climate Change, upaya, adaptasi, ketahanan iklim, Kanada.
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) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 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".