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Enregistrement W3165733036 · doi:10.71781/25459

Le cadrage de la tarification du carbone chez les élites politiques en Australie et au Canada

2020· dissertation· fr· W3165733036 sur OpenAlexaboutno aff
C. Pavic

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2020
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

À travers le monde, des juridictions ont cherché — certaines avec plus de succès que d’autres — à implanter des systèmes de tarification du carbone. Même si ce système est appuyé par les experts comme étant le moyen le plus efficace de réduire les émissions de gaz à effet de serre, ce type de politique peine à recueillir l’appui du public. Or, dans la mesure où l’opinion publique est influencée par le discours des élites, la façon dont les politiciens parlent de la tarification carbone peut modifier les perceptions de l’électorat à son endroit. Grâce à l’étude des stratégies de cadrage et à une méthode quantitative, on identifie les cadres utilisés par l’élite politique australienne (sous le gouvernement de Julia Gillard) et l’élite politique canadienne (sous le 1er gouvernement de Justin Trudeau) pour dépeindre cette politique. Dans cette étude, on analyse les allocutions en chambre des premiers ministres Julia Gillard et Justin Trudeau, ainsi que celles des chefs d’opposition Tony Abbott et Andrew Scheer. À la lumière des résultats obtenus dans notre étude, on s'aperçoit que les stratégies de cadrage de l’élite politique peuvent varier selon le contexte national d’implantation. On remarque toutefois plusieurs tendances qui se dégagent des allocutions des promoteurs (Gillard et Trudeau) et de celles des opposants (Abbott et Scheer). Les promoteurs de cette politique privilégient les étiquettes « tarification carbone » ou « prix sur le carbone » tandis que les opposants la décrivent comme une « taxe ». Les promoteurs de cette politique font plus souvent appel à des cadres environnementaux que leurs opposants — même s’ils utilisent principalement des cadres économiques. On remarque également que lorsqu’ils utilisent des cadres économiques, les promoteurs utilisent plus souvent que les opposants des cadres qui touchent l’économie nationale, les entreprises et l’industrie. De leur côté, les opposants privilégient largement les cadres économiques reliés aux individus, aux emplois et aux prix.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2020
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