Mobilizing smart grid experiments: Policy mobilities and urban energy governance
Notice bibliographique
Résumé
Cities across the US have been looking to urban experiments as a way to demonstrate potential pathways for carbon control, economic development, and resilience. On their own, these experiments are often small in scale and highly localized, embodying a piecemeal approach to urban development and climate governance. In this paper, I examine the relationship between urban experimentation and policy mobilities to understand how these projects have broader significance for climate governance and urban development. Drawing together empirical data from a multisited case study of smart grid experiments in Austin, Texas; Boulder, Colorado; and Chicago, Illinois, I show how governmental rationalities are mobilized, mutated, and transmitted in the processes of urban learning, extrospection, and consultation. While the imperative of cities to respond to climate change is ever more central to urban politics and governance, I find that the logics of experimentation are tied to specific governmental rationalities and norms of conduct that embed limited notions of citizen involvement and engagement in policy. The paper outlines how three elements of an Austin smart grid model—users as test-bed, test-bed as platform, and test-bed as epistemology—reinforce these logics and rationalities. The implications for urban climate and energy governance are outlined stressing three synergies between urban experiments and policy mobilities approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».