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Enregistrement W2809747770 · doi:10.1177/2399654418783750

Techno-economic rationalities as a political practice in urban environmental politics in China

2018· article· en· W2809747770 sur OpenAlexaff
Linda Westman, Vanesa Castán Broto

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Planning C Politics and Space · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChina's Socioeconomic Reforms and Governance
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésTechnocracyPoliticsSustainabilityCorporate governanceDiversification (marketing strategy)ChinaEnvironmental governancePolitical scienceEconomic growthEconomic systemEconomicsBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article argues that techno-economic rationalities dominate urban environmental policy interventions and sustainability discourses in China. This is so despite recent trends toward diversification of actors and participatory approaches in environmental governance. The paper is based on material collected through interviews with public officials, urban planners, researchers, companies, and nongovernmental organizations working with sustainability issues in cities in China. Our empirical material shows that diversification of actors does not translate into a diversification of policy discourses. Instead, groups with technical expertise or economic resources dominate processes of environmental governance. To explain this tendency, we draw on insights from theories of technocracy. We argue that the concept of techno-economic rationalities explains why considerable leverage over sustainability-related policy decisions is created for non-state actors with access to technical expertise or economic resources, while groups who lack such resources are permanently excluded. In the case of China, this means systematically overlooking social and environmental priorities, which may cement nondemocratic decision making and increase social tensions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,255 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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