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Enregistrement W3207669046 · doi:10.1080/09644016.2021.1978199

If it ain’t broke, don’t fix it: how the public’s economic confidence in the fossil fuel industry reduces support for a clean energy transition

2021· article· en· W3207669046 sur OpenAlexafffundabout
Christian Schimpf, Brooks DeCillia, Nikita Sleptcov, Melanee Thomas, Lori Thorlakson

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Politics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Acceptance of Renewable Energy
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésProsperityStatus quoOptimismArgument (complex analysis)Fossil fuelEconomicsNatural resource economicsEconomyBusinessEconomic growthMarket economyEngineeringWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We expand on ongoing debates about the role of economic losses and benefits for a clean energy transition. Rather than focusing on the potential economic benefits of alternative industries and energy sources, we highlight the role of economic optimism people display towards the fossil fuel industry. We argue that people’s confidence in the fossil fuel industry to remain an important economic driver in the future can undermine support for climate policies because people do not perceive a need to turn to alternative industries for economic prosperity. Instead, they continue to support the status-quo. We test our argument using survey level data collected in the spring of 2019 in the Canadian province of Alberta, an ideal case due to the province’s economic dependence on the fossil fuel industry. The results support our argument, highlighting the need for policymakers to develop communication strategies on future economic benefits of energy transition.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil0,649

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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