The ethics of climate change and the green new deal: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper builds on the findings of Bridge (2021) and attempts to understand the major ethical, equity, and leadership issues that may arise when governments plan massive infrastructure and amelioration programs such as the United States’ Green New Deal (GND). The methodology developed here could be applied to the plans being created in other developed countries such as Canada and Korea. Design/methodology/approach A qualitative approach was used to analyse the ethical issues associated with the Green New Deal via semi-structured interviews with 34 published authors of academic articles dealing with the ethics of climate change. Two industry experts were also consulted for reference. Findings This paper identifies three key themes arising from the proposed implementation of the Green New Deal. Firstly, the GND has the potential to present equity, justice, and ethical issues that must be considered as part of any intended adoption. Secondly, the GND will present opportunities for economic and climate success, but some groups may suffer due to its implementation. Thirdly, those that have the capacity, wealth, leadership, and ability should lead climate change initiatives. This may require market solutions in the short-term to reach 2050 net zero targets. Originality/value This paper is the first qualitative study undertaken on the Green New Deal, contributing to the development of the scant literature on this topic and also informing the practical implementation of wholesale infrastructure plans.
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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 | 0,029 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,016 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».