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Enregistrement W4386839272 · doi:10.19088/ids.2023.047

Landscapes of (In)justice: Reflecting on Voices, Spaces, and Alliances for Just Transition

2023· report· en· W4386839272 sur OpenAlexfundno aff
Peter Newell, Roz Price, Freddie Daley

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTurkey's Politics and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Investment BankEuropean CommissionUnited Nations Development ProgrammeCommission for Environmental CooperationUnited Nations Educational, Scientific and Cultural OrganizationInternational Labour OrganizationEnvironmental Defense FundInter-American Development BankAfrican Development Bank GroupFord Foundation
Mots-clésWork (physics)PoliticsAction (physics)Economic JusticeTransition (genetics)Resource (disambiguation)Public relationsRepresentation (politics)Political scienceSociologyEnergy transitionSocial justicePolitical economyEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Just transitions seek to ameliorate the social and economic impacts of the global energy transitions that are essential to building an equitable low-carbon economy in the coming decades. Diverse groups of citizens need to be engaged in the design and implementation of transition policies across all scales and sectors for them to succeed and be socially acceptable. But how? And what lessons can we take from emerging practice to guide future action? This paper identifies insights from these experiences and struggles as they might pertain to contemporary attempts to ensure transitions are more socially just by drawing on a broad body of work on: (i) just transitions, energy justice, and energy transitions; (ii) contentious resource politics and attempts to democratise them; and (iii) social movement struggles for justice in the settings on which our project focuses. We focus on issues of voice (representation), spaces (for participation), and alliances (for change), paying particular attention to the three countries at the centre of this work: Colombia, Mozambique, and Nigeria.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,245
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,241 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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