Bibliographic record
Abstract
Le changement climatique a acquis, durant ces cinquante dernières années, une dimension politique et juridique. En 2009, le Traité de Lisbonne a intégré la lutte contre le changement climatique parmi les objectifs prioritaires de la politique environnementale internationale de l’Union européenne, en reconnaissant la volonté de l’Europe de jouer un rôle de leader mondial dans ce domaine. Cette thèse porte sur la lutte contre le changement climatique en droit de l’Union européenne. Dans la première Partie, nous analyserons tout d’abord l’ambition européenne dans le cadre des négociations internationales, lieu d’émergence de la gouvernance climatique. Puis, nous examinerons le système des compétences de l’UE pour évaluer si ce dernier permet de répondre efficacement aux défis que le changement climatique pose. La seconde Partie porte sur la mise en oeuvre de la politique climatique européenne, en présentant les principaux instruments – notamment le paquet énergie-climat – et en montrant les mécanismes à la disposition de l’Union européenne pour mettre en cohérence cette politique transversale et pour influencer l’action climatique globale par ses mesures internes. Cette analyse aide à la compréhension des apports européens, passés et présents, à la construction d’une gouvernance climatique mondiale efficace. Les caractéristiques spécifiques du changement climatique en font en outre un point d’observation privilégié pour l’étude de certaines dynamiques propres à la construction européenne.
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 | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".