Green Dreams, Concrete Realities: Overcoming Climate Hurdles in American Middle Cities
Notice bibliographique
Résumé
American middle cities (those between 50,000 and 1 million residents) are home to a quarter of all Americans and are on the frontlines of climate change, yet they are largely excluded from the literature on urban climate politics. At the same time, while the literature highlights the importance of state institutions, state capacity, and environmental coalitions, less is known about how these factors interact with local political and economic conditions. I advance the field by directly considering these local contextual features through original ethnographic fieldwork in four middle cities. I find that the composition of coalitions both for and against climate policies can differ widely based on a city’s economic base and racial homogeneity. In addition, analysis of these middle cities demonstrates a challenge in overcoming the physical legacy of industrialization. Taken together, this paper sheds new light on urban environmental politics by focusing on a category of understudied cities that house a large section of the country’s population and economic output, while also being home to some of its most economically and environmentally disadvantaged communities.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».