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Enregistrement W4284880057 · doi:10.1017/s0007123422000266

The Politics of Intersecting Crises: The Effect of the COVID-19 Pandemic on Climate Policy Preferences

2022· article· en· W4284880057 sur OpenAlexafffundabout
Parrish Bergquist, Gabriel De Roche, Érick Lachapelle, Matto Mildenberger, Kathryn Harrison

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Political Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversity of California, Santa BarbaraUniversity of Ottawa
Mots-clésClimate changeFraming (construction)PandemicPublic policyPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PoliticsGovernment (linguistics)Complementarity (molecular biology)Public opinionPolitical economyDevelopment economicsEconomicsPublic economicsEconomic growthGeographyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Few contemporary crises have reshaped public policy as dramatically as the COVID-19 pandemic. In its shadow, policymakers have debated whether other pressing crises—including climate change—should be integrated into COVID-19 policy responses. Public support for such an approach is unclear: the COVID-19 crisis might eclipse public concern for other policy problems, or complementarities between COVID-19 and other issues could boost support for broad government interventions. In this research note, we use a conjoint experiment, panel study, and framing experiment to assess the substitutability or complementarity of COVID-19 and climate change among US and Canadian publics. We find no evidence that the COVID-19 crisis crowds out public concern about the climate crisis. Instead, we find that the publics in both countries prefer that their governments integrate climate action into COVID-19 responses. We also find evidence that analogizing climate change with COVID-19 may increase concern about climate change.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,295
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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