Networks in the Norm Life Cycle and the Diffusion of Environmental Norms
Notice bibliographique
Résumé
In this research, I analyze how Transnational Municipal Networks (TMNs) and cities affect the diffusion and transmission of a decarbonization norm. Urban policy and political science scholars assert that cities and their networks are influential in implementing internationally coordinated environmental policy. However, few projects have analyzed how local actors may diffuse environmental norms that have been developed in the international system. Using the norm life cycle, this research explores the transmission of a decarbonization norm by means of GHG measurement and mitigation. I identify two critical objectives associated with a decarbonization norm: establishing a system for monitoring GHG emissions and developing action plans to reduce emissions. These two components of decarbonization are also viewed as indicators of norm leadership, which applies to all levels of governance. The International Council for Local Environmental Initiatives (ICLEI) is a transnational municipal network (TMN) that facilitates networking between cities, communication between the transnational and local levels, and the development of local responses to climate change. To analyze the influence of ICLEI on the local environmental policy of cities, I used a logistic regression analysis to explore three time periods (1991-2002, 2003-2010, and 2011-2018). The findings of the analysis support my hypothesis that both cities and their networks play a significant role in the diffusion of a decarbonization norm. TMNs, like ICLEI, supply technical assistance that guides policy and provides a platform for local leaders to act transnationally. Cities are more likely to adopt decarbonization objectives if they obtain ICLEI services or membership. Furthermore, through the results of my analysis, I provide evidence that cities in the United States and Canada acted first as norm entrepreneurs, and then as norm leaders by creating systems for monitoring and mitigating GHG emissions.
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 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 | 0,011 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».