You have declared a climate emergency…now what? Exploring climate action, energy planning and participatory place branding in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The negative impacts of climate change are becoming increasingly clear and cities around the world are a driving force behind these problems, accounting for over 70% of all greenhouse gas emissions. In recognition of the need to act quickly, over 2300 jurisdictions, including 653 in Canada, have recently made climate emergency declarations (CEDs). Yet because most of these CEDs have only been made over the past few years, very little research has been completed focused on what cities are doing after making these decisions. Informed by a literature review on CEDs, urban governance, citizen engagement, communication and place branding strategies, we seek to advance understanding in this important area. To do so, we present a study that centered around two Decision Theatre workshops conducted with climate, energy and communication professionals (n = 12) working for or with local governments in four Canadian cities that have declared CEDs. Workshops were transcribed and analyzed via thematic analysis to identify and understand a series of solutions and challenges facing cities. The top solutions recorded were creating targets/action plans, the importance of collaboration, and sharing information with communities. The top two challenges identified were the diversity of city staff and getting the message out. The study closes with a discussion of the broader implications of this work, including recommendations for cities and calls for future research in this critical area.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».