Environment versus economy policy preferences: follow-up questions reveal substantial heterogeneity within the environmental coalition
Notice bibliographique
Résumé
A growing body of research has attempted to measure the propensity of individuals to prioritize environmental issues over economic objectives. A frequently used item for this purpose asks respondents to choose between protecting the environment at the cost of less economic growth and growing the economy at the expense of less environmental protection (Cosgrove, 1982; Dunlap, 1991, 2008; Diekman & Franzen, 1999; Guber, 2001; Newport, 2009; Anderson & Stephenson, 2011). Despite its prominence in the literature, several critiques regarding the forced-choice dichotomous environment-economy trade-off question have been raised (Dietz, Stern, & Guagnano, 1998; Klineberg, McKeever, & Rothenbach., 1998; Dunlap & Jones, 2002; Hand & Macheski, 2003; Kaplowitz, Lupi, Yeboah, & Thorp, 2013). Building on this work, we demonstrate that the pool of environmentalists identified using forced-choice dichotomous questions constitutes a heterogeneous coalition of individuals composed of more and less assertive supporters of environmental protection. In fact, the pool of respondents who initially indicate support for environmental protection decreases substantively when respondents are explicitly asked a follow-up question probing the willingness to continue prioritizing the environment in the face of direct economic costs. Here, we adopt this measurement strategy, exploring its capacity to both distinguish between strong and soft environmentalists and to explain attitudes toward one of the most contested environmental policies: a carbon tax.
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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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».