Economic recessions and decarbonisation: analysing green stimulus spending in Canada and the US
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Notice bibliographique
Résumé
Existing research has demonstrated that government policies often prioritise growth over climate during economic downturns. Yet government stimulus spending during economic downturns also offers an opportunity for decarbonisation through long-term investments in infrastructure, transportation electrification, building efficiency, and clean energy technologies able to reduce emissions and sustainably shift the economy away from fossil fuels. We study the size and distribution of green stimulus spending in response to two recent economic downturns – the 2008 financial crisis and the 2020 Covid-19 pandemic. Focusing on Canada and the US – two major economies with strong incumbent fossil fuel interests – we explore the determinants of green stimulus spending. Counter to conventional wisdom, our findings provide little evidence to support the notion that institutional permeability to industry lobbying influenced the share of green stimulus spending. Instead, drawing on a novel dataset on green recovery spending and lobbying, we show that the strength of liberal parties in the legislatures shapes the distribution of stimulus funds. Our analysis suggests that liberal parties committed to decarbonisation can leverage economic crises to align economic and climate policy making, even in the face of strong lobbying efforts by the fossil fuel sector.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle