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Enregistrement W4206919702 · doi:10.1016/j.enpol.2022.112777

Great expectations: Public opinion about energy transition

2022· article· en· W4206919702 sur OpenAlexafffundabout
Melanee Thomas, Brooks DeCillia, John B. Santos, Lori Thorlakson

Notice bibliographique

RevueEnergy Policy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésPublic opinionEnergy transitionClimate changeEnergy policyContext (archaeology)Fossil fuelPolitical sciencePopulationPoliticsEconomicsNatural resource economicsBusinessPolitical economyEconomic growthSociologyGeographyEngineeringRenewable energyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy transition is a fundamental part of the policy response to climate change, but unlike climate change, we know little about the factors that shape public attitudes about it. We address three questions: 1) how supportive are people of energy transition, 2) how do pre-existing ideas – about politics, economics, climate change, and energy – affect public views on energy transition, and 3) how malleable is public opinion about transition? Using the Canadian province of Alberta – a context where oil and gas are politically and economically predominant – we assess these questions with a population-based survey experiment (n = 1591). Results indicate that energy transition is widely popular. Pre-existing values and beliefs about the economy; political identification with the left-right spectrum; worry about climate change; and hope in the future of oil and gas as a predominant industry strongly structure attitudes about transition. We argue that championing the economic benefits of clean energy will not be persuasive with people who continue to have high hopes in the future economic benefits of fossil fuels. Instead, we suggest policy makers focus instead on the economic risks that come from continued reliance on fossil fuels.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,326
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,107 · 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

Citations94
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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