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Enregistrement W4308889179 · doi:10.1017/s096077732200042x

From <i>The Limits to Growth</i> to Greenhouse Gas Emissions Pathways: Technological Change in Global Computer Models (1972–2007)

2022· article· en· W4308889179 sur OpenAlexfundno aff
Christophe Cassen, Béatrice Cointe

Notice bibliographique

RevueContemporary European History · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Institute for Applied Systems AnalysisUniversity of OxfordInternational Development Research Centre
Mots-clésTechnological changeFutures contractGreenhouse gasClimate changeEconomicsEcologyMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From the World2 and World3 models to contemporary Integrated Assessment Models (IAMs) that model carbon neutral emission pathways, global computer models have served as virtual laboratories for addressing economic, environmental and technological concerns together. Representing technological change has been a controversial element of global modelling efforts because, to a great extent, it sets the parameters on conceivable futures. To retrace this history, this article analyses four moments when modellers debated technological change: the controversy spurred by The Limits to Growth in the 1970s; subsequent global future studies during that decade; the IIASA Energy in a Finite World study in the 1980s; and the shift to endogenous technological change in IAMs in the 2000s. It shows that the notion of technological change as a predictable parameter affecting the future of society was not a given. Technological change progressively became a parameter in models as more elaborate methodologies were developed to simulate it. When modellers began to focus on climate action in the 1990s and 2000s, their interest in the relationship between technological change and social change dwindled. The increasing skill with which modellers formally represented technological dynamics was commensurate to the decline of heated discussions over how conflicting worldviews shaped simulations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,243
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,001 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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