WE have to change! The carbon footprint of ECPR general conferences and ways to reduce it
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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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,003 |
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 ».