MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385769255 · doi:10.21203/rs.3.rs-3229314/v1

Opening the wormhole: Linkages between justice in energy transitions and energy systems modelling literature – implications for policy development

2023· preprint· en· W4385769255 sur OpenAlexafffund
N. Sefid, Takashi Okamoto, André Doyon, Taco Niet

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSimon Fraser University
Mots-clésEnergy (signal processing)Futures contractEquity (law)Economic JusticeSustainable energySociologyField (mathematics)Political sciencePublic relationsEngineering ethicsBusinessLawEngineeringRenewable energyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sometimes academics from different disciplines feel like they are working on different planets that orbit stars lightyears apart. Justice in energy transitions and the energy modelling literatures are no exception. While both fields share a common focus on realizing a sustainable and equitable future, rarely do equity and justice considerations enter modelling studies, and vice versa, rarely do papers consider modelling and engineering analysis enter into the justice in energy transitions field. This paper documents collaborative research conducted by justice in energy transitions and energy modelling researchers Through literature reviews and collaborative dialogue, we identified overlaps between justice in energy transitions and energy modelling and set an initial research agenda. By opening the wormhole connecting our fields, we hope to inspire more transdisciplinary research and inform future justice-oriented energy policy. We call on fellow justice in energy transitions and energy modelling researchers to join us in learning from one another and working towards a more sustainable and just future. We also call on policymakers to utilize transdisciplinary research to inform just energy futures.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,118
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,118
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0070,039
Communication savante0,0250,038
Science ouverte0,0030,014
Intégrité de la recherche0,0080,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch SquareMême sujetSustainability and Climate Change GovernanceTravaux en français237 207