Governing intersectional climate justice: Tactics and lessons from Barcelona
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cities and local governments are important actors in the global governance of climate change; however, the specific governance principles and arrangements that enable urban climate plans and policies to realize commitments to social equity and justice remain largely unexplored. This article uses the City of Barcelona, Spain, as a critical case study of emerging “intersectional climate justice” practice, where plans to build resilience to climate change are pursued in conjunction with efforts to tackle structural inequalities in accessing the built environment, health services, energy, housing, and transportation experienced by frontline communities. The study illustrates how Barcelona and its community partners do this through four different categories of governance and decision‐making tactics, which include: (1) experimenting with disruptive planning strategies; (2) working transversally across agencies and actors to institutionalize climate justice over time; (3) putting care at the center of urban planning; and (4) mobilizing place‐based approaches to tackle intersecting vulnerabilities of frontline residents. These tactics seek to redistribute the benefits of climate‐resilient infrastructures more fairly and to enhance participatory processes more meaningfully. Finally, we assess the limitations and challenges of mobilizing these tactics in everyday urban politics. Barcelona's experience contributes to research on climate governance by challenging the notion of distinct waves of governance and revealing concurrent dimensions of climate urbanism that coexist spatially and temporally. Our research also illustrates lessons for fairer climate governance in the city, where different tactics are mobilized to address structural and intersecting socioeconomic vulnerabilities that exacerbate the experience of climate change of frontline residents.
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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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,020 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».