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Enregistrement W4385459522 · doi:10.1111/ajes.12533

How the World Economic Forum damages the credibility of climate science

2023· article· en· W4385459522 sur OpenAlexaff
Elizabeth Woodworth

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Economics and Sociology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMarket Dynamics and Volatility
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsDamagesCredibilityRenewable energyEconomicsPolitical scienceBusinessPolitical economyEconomic policyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The World Economic Forum (WEF) was established in 1971 with the nominal purpose of bringing together leaders to discuss global problems. However, it is well on its way to becoming the most powerful institution in the world, merely by setting forth an agenda for global management that is attractive to many political and business leaders. Two of the central issues on which the WEF has focused are climate change and the pandemic. The first has a depth of scientific support, but the WEF's stance and official pronouncements on the latter were never based on normal scientific review procedures. Since the WEF was a catalyst in the rush to judgment on COVID‐19 lockdowns and vaccine mandates, this suggests that the WEF is primarily guided by political motives, not by science. In fact, the way the WEF approaches the climate issue—as an excuse to restrict freedom without promoting renewable energy sources—makes evident the true motives of the WEF. As a result of the WEF's political use of the climate issue, the validity of climate science has been tarnished in the public mind. If there were true political will to solve the existential problem for future generations, the following could be undertaken immediately: To convert the oil industry to renewable energy, national governments of the world could agree to require that the fossil fuel companies receiving tax dollars convert to renewable energy at a rate of 7%–8% per year. Compounded, within 10 years, these companies would still be dominating the energy game, but with safe sustainable alternatives.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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