Public Attitudes Toward Climate Science and Climate Policy in Federal Systems: Canada and the U.S. Compared
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».