POSISI TIONGKOK SEBAGAI PUSHER DALAM REZIM PERUBAHAN \nIKLIM
Bibliographic record
Abstract
Perubahan iklim menjadi permasalahan lingkungan yang dialami banyak negara. \nMeningkatnya emisi karbondioksida menjadi salah satu penyebab terjadinya \nperubahan iklim. Negara yang menyandang status sebagai negara penghasil emisi \nterbesar di dunia adalah Tiongkok. Oleh karena itu, peran Tiongkok dalam \nlingkungan internasional menjadi hal penting. Pada penelitian ini, penulis \nmenjelaskan tentang bagaimana posisi Tiongkok dalam rezim perubahan iklim. \nPenulis menggunakan ambisi eksternal dan internal sebagai aspek yang diteliti. \nAmbisi eksternal mengacu kepada keaktifan negara, sedangkan ambisi internal \nmengarah ke keadaan domestik dari negara. Untuk kondisi domestik, penulis \nmenggunakan komponen kerentanan ekologi dan abatement cost. Berdasarkan data \nyang ditemukan oleh penulis, Tiongkok dapat dikategorikan sebagai pusher dalam \nrezim perubahan iklim. Upaya Tiongkok untuk mencapai status pusher dapat dilihat \ndari keaktifan Tiongkok dalam rezim perubahan iklim seperti: Protokol Montreal, \nProtokol Kyoto dan Paris Agreement. Kemudian Tiongkok juga diketahui memiliki \nkerentanan ekologi dan abatement cost yang tinggi. Kedua faktor ini membuat \nTiongkok mendukung regulasi lingkungan internasional.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.060 | 0.011 |
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".