MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2166539735

Public Attitudes Toward Climate Science and Climate Policy in Federal Systems: Canada and the U.S. Compared

2011· article· en· W2166539735 sur OpenAlexaffabout
Érick Lachapelle, Christopher P. Borick

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeContext (archaeology)Public opinionPolitical scienceGlobal warmingLegislationPublic policyPublic administrationPoliticsGeographyLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite a great deal of scientific evidence in support of global warming, the public remains deeply divided on whether global warming is occurring and on what policies should be enacted in response. In the context of wide variation in climate policy at both national and sub-federal levels, this paper utilizes an original data set to examine public attitudes and perceptions toward climate science and climate change policy in two federal systems. Using national and provincial/state level data from telephone surveys administered to random probability samples in Canada and the U.S. during 2010 and 2011, the paper provides insight into where the public stands on the climate change issue in two of the most carbon-intensive federal systems in the world. The paper includes the first directly comparable public opinion data on how Canadians and Americans form their opinions regarding climate matters, and provides insight into the preferences of these two populations regarding climate policies at both the national and sub- national levels. Building on previous studies of public opinion in the U.S., which finds strong associations between political predispositions, on the one hand, and views on climate change, on the other, the paper further examines the determinants of individual beliefs in cross-national perspective. Key findings are examined in the context of growing policy experiments at the sub-federal level in both countries and limited national level progress in the adoption of climate change legislation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,256
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,118 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations11
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSSRN Electronic JournalMême sujetClimate Change Communication and PerceptionTravaux en français237 207