When two movements collide: Learning from labour and environmental struggles for future Just Transitions
Notice bibliographique
Résumé
The term ‘Just Transition’ (JT) emerged from the 1970s North American labour movement to become a campaign for a planned energy transition that includes justice and fairness for workers. There is diversity in the JT narratives and ambitions that different actors put forward regarding its aims and strategies. This article critically reviews academic and grey literature on the JT in the Global North and South Africa to examine how labour, advocacy, private sector, and governmental actors frame and formulate the JT, and how narrative patterns across actors can signal transformative justice. Highlighting the JT’s origins, we fill a gap in transition literature by reintroducing the labour perspective into an analysis of affirmative and transformative justice, and propose an original theoretical framework that unites scholarship in environmental and labour studies. JT proposals are examined through an analysis of the actors, approaches, and tensions across five key themes: depth & urgency, scale & scope, identity & inclusion, material equity, and participation & power. Finally, we synthesise trends in our findings in relation to prominent JT discourses in the literature – Green Growth, Green Keynesianism, Energy Democracy, and Green Revolution – and discuss the transformative potential of JT alliances and coalitions going into the future.
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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 | 0,020 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,052 |
| Communication savante | 0,024 | 0,042 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».