Mapping the contours of an emerging phase out science
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Phase-out has emerged as a policy approach to confront multiple sustainability crises. From ozone-depleting substances and hazardous chemicals to fossil fuels and transport technologies, phase-out experiences have been documented by diverse scientific communities. To consolidate this dispersed knowledge and inspire more systematic research, we map the evolution of scientific discussions about phase-out through a systematic literature review. Examining 870 papers published since 1970, we trace the evolving nature of phase-out strategies in terms of targets, geographic and industrial contexts, policy instruments and drivers. This provides a multi-faceted overview of an emerging and rapidly growing ‘phase-out science’ rooted across the full spectrum of scientific enquiry. Evolution of this science is marked by broadening engagement with a growing diversity of targets, contexts, and policies. Our analysis also shows how phase-out policies have recently gained momentum as a tool to tackle climate change, with a particular focus on fossil fuels and associated technologies.
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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 | 0,094 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,018 |
| Communication savante | 0,017 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».