Toward behavioural climate policy: Framing of carbon pricing policy has deep effects on Canadian attitudes and behaviours
Notice bibliographique
Résumé
This study looked at the effects of framing and payment structure on the public reception of acarbon pricing policy. The study closely mirrored the design of the Federal backstop of the Pan-Canadian Framework, under which consumers receive a direct payment to offset the carbon taxes collected in their province. There were four key findings. First, framing the payment as an “incentive” increased the likelihood of consumers spending their return on green renovations as opposed to everyday purchases. Alternatively, calling the payment a “rebate” pushed people towards spending the money on everyday expenses.Second, if the policy was designed so that payments were disbursed monthly in smaller amounts, they were more likely to be spent on everyday purchases. Conversely, annual lump sum payments were more likely to be allocated towards savings. Third, there was an interaction effect between framing the payment as a “dividend” and the lump sum annual payment structure; in this case, consumers were much more likely to put the money towards savings. Finally, in terms of public perception of the policy, framing it as an “incentive” led to the most positive response, notably in terms of how well the policy reflects on Canada’s image and its alignment with Canadian values. These findings offer insight into how the use of different language to describe a carbon pricing policy, and the use of different payment schedules, can affect what consumers would spend their rebates on and their perception of the policy. How to frame public policy issues advantageously is an important part of political communication. These preliminary findings offer insight into how a carbon pricing policy can be framed and structured so as to promote the changes in consumer behaviour that the policy seeks to bring about.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».