Conceptual and empirical advances in analysing policy mixes for energy transitions
Notice bibliographique
Résumé
Energy transitions face multiple barriers, lock-in, path dependencies and resistance to change which require strategic policy efforts to be overcome. In this regard, it has been increasingly recognised that a multiplicity of instruments – or instrument mixes – are needed to foster low-carbon transitions. In addition, over the past few years a broader conceptualization of policy mixes for sustainability transitions has emerged which we adopt in this special issue. Such a broader perspective not only examines the interaction of instruments, but also captures corresponding policy strategies with their long-term targets and pays greater attention to the associated policy processes. It also encompasses the analysis of overarching policy mix characteristics such as consistency, coherence or credibility, as well as policy design considerations. Furthermore, it embraces the analysis of actors and institutions involved in developing and implementing such policy mixes. To explicitly consider these further aspects of policy mixes, this special issue includes fifteen papers with different analytical perspectives drawing on a range of social science disciplines, such as environmental economics, innovation studies and policy sciences. It is our hope that the conceptual and empirical advances presented here will stimulate diverse future research and inform policy advice on policy mixes for energy transitions.
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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 | 0,031 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,022 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,001 |
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.
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 ».