MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1975061372 · doi:10.1080/14693062.2011.579259

Who and what are carbon markets for? Politics and the development of climate policy

2011· article· en· W1975061372 sur OpenAlexafffund
Matthew Paterson

Notice bibliographique

RevueClimate Policy · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensUniversity of OttawaWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesGovernment of the United KingdomUniversity of Ottawa
Mots-clésClimate governanceOpposition (politics)PoliticsCorporate governanceClimate policyCarbon marketEconomicsEmissions tradingClimate changeOrder (exchange)Political scienceVirtueEconomyPolitical economyWelfare economicsMarket economyEconomic systemFinanceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Why have carbon markets been rapidly adopted as policy solutions to climate change in the last decade? Perhaps surprisingly, this question has attracted virtually no attention in the large literature on such markets. The standard arguments given for why carbon markets are good ways to respond to climate change do not explain why such markets have flourished as governance mechanisms in relation to climate. Carbon markets have spread and become taken-for-granted because of the potential they give to certain powerful actors (financiers, specifically) to create new cycles of investment, profits and growth. As a consequence, they make possible a political coalition combining financiers with environmentalists. This coalition has considerable potential to legitimize substantial cuts in carbon emissions in the face of continued opposition from other interests. It is the combination of these two elements – the promotion of specific growth sectors and the construction of a political coalition – that constitutes the principal political virtue of carbon markets. In order to demonstrate this claim, the history of emissions trading is traced and the implication of this analysis is explored for the further building of climate governance centred on carbon markets.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,010
Communication savante0,0100,013
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations100
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClimate PolicyMême sujetClimate Change Policy and EconomicsTravaux en français237 207