論文の概要: Identifying Climate Targets in National Laws and Policies using Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02822v1
- Date: Wed, 3 Apr 2024 15:55:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 17:01:36.447435
- Title: Identifying Climate Targets in National Laws and Policies using Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習を用いた国家法・政策における気候目標の特定
- Authors: Matyas Juhasz, Tina Marchand, Roshan Melwani, Kalyan Dutia, Sarah Goodenough, Harrison Pim, Henry Franks,
- Abstract要約: 我々は,国家法や政策から気候目標の言及を抽出するアプローチを提案する。
ターゲットの3つのカテゴリ('ネットゼロ'、'リダクション'、'その他')を識別するエキスパートアノテートデータセットを作成します。
我々は、我々のモデルに関連するバイアスと株式の影響を調査し、問題のある特徴として特定の年と国名を特定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantified policy targets are a fundamental element of climate policy, typically characterised by domain-specific and technical language. Current methods for curating comprehensive views of global climate policy targets entail significant manual effort. At present there are few scalable methods for extracting climate targets from national laws or policies, which limits policymakers' and researchers' ability to (1) assess private and public sector alignment with global goals and (2) inform policy decisions. In this paper we present an approach for extracting mentions of climate targets from national laws and policies. We create an expert-annotated dataset identifying three categories of target ('Net Zero', 'Reduction' and 'Other' (e.g. renewable energy targets)) and train a classifier to reliably identify them in text. We investigate bias and equity impacts related to our model and identify specific years and country names as problematic features. Finally, we investigate the characteristics of the dataset produced by running this classifier on the Climate Policy Radar (CPR) dataset of global national climate laws and policies and UNFCCC submissions, highlighting the potential of automated and scalable data collection for existing climate policy databases and supporting further research. Our work represents a significant upgrade in the accessibility of these key climate policy elements for policymakers and researchers. We publish our model at \url{https://huggingface.co/ClimatePolicyRadar/national-climate-targets} and related dataset at \url{https://huggingface.co/datasets/ClimatePolicyRadar/national-climate-targets}.
- Abstract（参考訳）: 定量化政策の対象は気候政策の基本的な要素であり、典型的にはドメイン特化言語と技術言語によって特徴づけられる。
地球温暖化対策の総合的な展望を養うための現在の手法は、かなりの手作業を必要とする。
現在,国家法や政策から気候目標を抽出するスケーラブルな方法はほとんどなく,政策立案者や研究者が(1)世界目標と民間・公共セクターの整合性を評価し,(2)政策決定を通知する能力を制限する。
本稿では,国家法と政策から気候目標の言及を抽出するアプローチを提案する。
我々は、ターゲットの3つのカテゴリ("Net Zero"、"Reduction"、"Other"(例えば再生可能エネルギーのターゲット))を識別する専門家アノテートデータセットを作成し、テキストでそれらを確実に識別するように分類器を訓練する。
我々は、我々のモデルに関連するバイアスと株式の影響を調査し、問題のある特徴として特定の年と国名を特定する。
最後に、この分類器を世界各国の気候法と政策のデータセット(CPR)とUNFCCCに提出し、既存の気候政策データベースの自動化されたスケーラブルなデータ収集の可能性を強調し、さらなる研究を支援する。
私たちの研究は、政策立案者や研究者にとって重要な気候政策要素のアクセシビリティーが大幅に向上したことを示している。
当社のモデルは \url{https://huggingface.co/ClimatePolicyRadar/ National-climate-targets} で、関連するデータセットは \url{https://huggingface.co/datasets/ClimatePolicyRadar/ national-climate-targets} で公開しています。
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