MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2910336865 · doi:10.1177/0308518x18816702

Just cuts for fossil fuels? Supply-side carbon constraints and energy transition

2019· article· en· W2910336865 sur OpenAlexafffund
Philippe Le Billon, Berit Kristoffersen

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Planning A Economy and Space · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésFossil fuelNatural resource economicsEnergy supplyEnergy transitionGreenhouse gasProduction (economics)EconomicsGeopoliticsSupply chainSupply and demandBusinessPoliticsEnergy (signal processing)Waste managementMicroeconomicsEcologyEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reducing greenhouse gas emissions has generally been approached through demand-side initiatives, yet there are increasing calls for supply-side interventions to curtail fossil fuel production. Pursuing energy transition through supply-side constraints would have major geopolitical and economic consequences. Depending on the criteria and instruments applied, supply cuts for fossil fuels could drastically reduce and reorient major financial flows and reshape the spatiality of energy production and consumption. Building on debates about just transitions and supply constraints, we provide a survey of emerging interventions targeting the supply of, rather than the demand for, fossil fuels. We articulate four theories of justice and criteria to prioritize cuts among fossil fuel producers, including with regard to carbon intensity, production costs, affordability, developmental efficiency and support for climate change action. We then examine seven major supply constraint instruments, their effectiveness and possible pathways to supply cuts in the coal, oil and gas sectors. We suggest that supply cuts both reflect and offer purposeful political spaces of interventions towards a ‘just’ transition away from fossil fuel production.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,013
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · 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'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

Citations163
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironment and Planning A Economy and SpaceMême sujetGlobal Energy and Sustainability ResearchTravaux en français237 207