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Enregistrement W4386588783 · doi:10.5539/jsd.v16n5p128

From Benefits to Value(s): Biogas Systems Valuation Practices from a Swedish Regional Perspective

2023· article· en· W4386588783 sur OpenAlexvenueno aff
Nancy Brett

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEnergimyndighetenLinköpings Universitet
Mots-clésValuation (finance)FormalitySustainabilityPerformative utteranceBiogas productionBiogasBusinessEnvironmental economicsEconomicsEnvironmental resource managementPolitical scienceEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Local and regional contexts are essential spaces to promote sustainable energy transitions. Within this space, biogas production and use are one choice considered part of a regional sustainable transition. The valuation of different options has become a recurrent and vital activity in connection with strategic energy decisions in the public sector. However, capturing the diverse benefits of biogas is challenging. This study scrutinises the socially and politically bounded practice that (re)produces value(s) by examining the valuation practices related to biogas performed by regional and national actors in Sweden. It finds that although the valuation practice has a degree of formality, it still reflects local needs and specific contexts. A wide range of benefits undergoes a translation process to produce value(s) using qualitative and quantitative rationalities. Still, there is tension between the desire to prioritise quantitative methods while at the same time acknowledging that some benefits are too difficult to quantify. This paper contributes to the literature on the valuation of non-market objects by highlighting the connections between established scientific and economic procedures and performative processes and the importance of rejecting a binary view of quantification and qualification.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,018
Communication savante0,0150,009
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,292
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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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