Climate action in urban mobility: personal and political transformations
Notice bibliographique
Résumé
Although many municipalities have climate action plans with targets and goals, effective climate action still faces significant implementation gaps. Implementation can falter due to barriers for the deployment of low-carbon solutions, as well as the lack of cultural, systemic, and psychological support for such solutions. Cultural drivers and perceptions shape citizens’ behaviors and can perpetuate carbon-intensive lifestyles. This paper focuses on measures in climate action planning in the Metro Vancouver region of Canada regarding transportation, which remains the largest single source of greenhouse gas emissions and has a low chance of reaching its emissions-reductions targets. Shifting towards greater sustainability will entail a challenge of transformative change, involving shifts in systems, behaviors, worldviews, and cultures. In implementation, the full complexity of the climate action challenge becomes most evident. A scoping review of climate action documentation and semi-structured interviews are used to examine (1) barriers to effective implementation, (2) socio-cultural perceptions and approaches to public engagement and (3) novel areas for transformational action. The study found a need to reweight the focus of climate action, which is predominantly set on techno-managerial efforts, also to include communication, narratives and broader systems change, which are the key barriers to low-carbon urban mobility. Practice relevanceTransportation remains a significant source of greenhouse gases and air pollutants in urban areas. To effectively shrink emissions, novel approaches are needed that go beyond technical fixes and view climate action as a challenge of transformative change. This study identifies the dominance of (1) practical, techno-managerial solutions, yet notes an inadequate focus brought to (2) the political restructuring of systems and developmental trajectories pertaining to mobility and (3) thepersonal aspects of social perceptions and culture. Recommendations are made about how to better account for the deeper human dimensions that present persistent barriers to climate action in transportation by reweighting the focus to include the personal and political spheres of transformation.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,022 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».