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Enregistrement W4379014525 · doi:10.1080/14693062.2023.2218334

The history of net zero: can we move from concepts to practice?

2023· article· en· W4379014525 sur OpenAlexaff
Jessica Green, Raúl Salas Reyes

Notice bibliographique

RevueClimate Policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFondazione Internazionale Premio Balzan
Mots-clésZero (linguistics)ScholarshipPoliticsZero-energy buildingClimate changeWork (physics)EconomicsPolitical scienceBusinessPositive economicsEnergy (signal processing)Economic growthMathematicsEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Net zero has become the new organizing principle of climate politics. Though the adoption of net zero targets has created optimism in the climate regime, there remain significant concerns that it is little more than a vague aspiration. Studies have focused on various net zero definitions, as well as the adoption and robustness of net zero goals. This paper builds on these works by conducting a systematic meta-review of scholarly research on net zero from 1991 to 2021. First, we find that the literature focuses on establishing pathways and creating policies, with much less research on target-setting and implementation. Second, most net zero scholarship focuses on the energy sector, including buildings, while hard to abate sectors are underexamined. Third, there is a disproportionate focus on creating policies for net zero buildings, which are relatively easy to measure and decarbonize compared to other sectors. Finally, there is a notable absence of work on the political factors that enable or constrain the implementation of net zero policies, as well as the efficacy of these policies. This indicates an urgent need for more research on the politics of net zero.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0040,047
Communication savante0,0130,034
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0050,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations65
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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