Opening the wormhole: Linkages between justice in energy transitions and energy systems modelling literature – implications for policy development
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,045 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,039 |
| Communication savante | 0,025 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».