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Enregistrement W3042048227 · doi:10.1017/s0020818320000296

Asset Revaluation and the Existential Politics of Climate Change

2020· article· en· W3042048227 sur OpenAlexaff
Jeff D. Colgan, Jessica Green, Thomas Hale

Notice bibliographique

RevueInternational Organization · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Cambridge
Mots-clésCONTESTClimate changePolitical economy of climate changePoliticsAsset (computer security)IncentivePolitical economyExistentialismNatural resource economicsEconomicsPolitical scienceEconomic systemDevelopment economicsMarket economyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Whereas scholars have typically modeled climate change as a global collective action challenge, we offer a dynamic theory of climate politics based on the present and future revaluation of assets. Climate politics can be understood as a contest between owners of assets that accelerate climate change, such as fossil fuel plants, and owners of assets vulnerable to climate change, such as coastal property. To date, obstruction by “climate-forcing” asset holders has been a large barrier to effective climate policy. But as climate change and decarbonization policies proceed, holders of both climate-forcing and “climate-vulnerable” assets stand to lose some or even all of their assets' value over time, and with them, the basis of their political power. This dynamic contest between opposing interests is likely to intensify in many sites of political contestation, from the subnational to transnational levels. As it does so, climate politics will become increasingly existential, potentially reshaping political alignments within and across countries. Such shifts may further undermine the Liberal International Order (LIO); as countries develop pro-climate policies at different speeds and magnitudes, they will have incentives to diverge from existing arrangements over trade and economic integration.

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)0,007
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,029
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,147 · 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

Citations55
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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