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Enregistrement W2750168593 · doi:10.1177/0896920517725800

Corporate Climate Policy-planning in the Global Polity: A Network Analysis

2017· article· en· W2750168593 sur OpenAlexafffund
Jean Philippe Sapinski

Notice bibliographique

RevueCritical Sociology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElite Sociology and Global Capitalism
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPolityCapitalismElitePolitical economy of climate changeClimate changePolitical economyDenialEconomic systemPolitical sciencePoliticsEconomicsSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alongside the climate change denial movement, a section of the capitalist class has been organizing to promote a project of “climate capitalism” that relies on carbon markets and other policies compatible with the neoliberal order to reduce greenhouse gas emissions. Like the denial movement, promoters of climate capitalism have constructed an extensive network of think tanks and policy-planning groups to foster adherence to their climate policy proposals. This article uses social network analysis to map out the reach of these climate and environmental policy groups within the array of interconnected NGOs, inter-governmental organizations, philanthropic foundations, and other organizations that constitute the global polity. This analysis sheds light on the position climate capitalism—understood as a project of a section of the global corporate elite—occupies among international organizations. Overall, I find that climate and environmental policy groups: (1) maintain substantial ties to key organizations of the global polity, and (2) mediate a substantial amount of relations, bridging between central organizations and more peripheral ones, as well as among those located in Europe and North America. I thus argue that a global inter-organizational infrastructure exists that supports climate capitalism, which contributes to its dominant position in climate change politics.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,367 · 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'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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