WE have to change! The carbon footprint of ECPR general conferences and ways to reduce it
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The political consequences of climate change have been topics at numerous political science conferences. Contrary to the plurality of discussions at these meetings, it is striking that there is no systematic account of the carbon footprint of political science conferences themselves. Applying a GIS-based approach I estimate the travel induced greenhouse gas emissions of the last six ECPR General Conferences (2013–18). The results show that for the five conferences that took part in Europe the average emissions per attendee were between 0.5–1.3 tons CO2-equivalents. At the 2015 conference in Montreal it were even 1.9–3.4 tons. Compared to estimations based on the latest IPCC reports which call for a reduction of per capita emissions to 2.5 tons by 2030 and even 0.7 tons by 2050 in order to keep on track with the 1.5-degree goal, the travel induced GHG-emissions of ECPR conferences are very high. Yet, further estimations demonstrate that significant emission reductions are possible: by choosing more central conference venues, promoting low-emission landbound means of transportation and introducing online participation for researchers from far away, the carbon footprint could be reduced by 75–90 per cent. The article also gives concrete recommendations how the carbon footprint of conferences could be reduced.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle