Climate change policy networks: Why and how to compare them across countries
Notice bibliographique
Résumé
Why do some countries enact more ambitious climate change policies than others? Macro level economic and political structures, such as the economic weight of fossil fuel industries, play an important role in shaping these policies. So do the national science community and the national culture of science. But the process by which such macro-structural factors translate into political power and national climate change policies can be analyzed through focussing on meso level policy networks. The Comparing Climate Change Policy Networks (COMPON) research project has studied climate change policy networks in twenty countries since 2007. Along with some findings, this paper presents some methodological challenges faced and the solutions developed in the course of the project. After a presentation of the project, we first outline some practical challenges related to conducting cross-national network surveys and solutions to overcome them, and present the solutions adopted during the project. We then turn to challenges related to causal explanation of the national policy differences, and propose Qualitative Comparative Analysis as one solution for combining different levels of analysis (macro and meso) and different data types (quantitative, network and qualitative).
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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 | 0,045 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».