Understanding supply-side climate policies: towards an interdisciplinary framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Once marginal in climate governance, supply-side policies which seek to restrict the production of climate warming fossil fuels are now gaining greater prominence. From national level bans and phase out policies to divestment campaigns and the creation of ‘climate clubs’ such as the Beyond Oil and Gas Alliance, an increasing number of such policies are being adopted by governments, cities and financial actors around the world. But why would states voluntarily relinquish potentially profitable reserves of fossil fuels? How can we account for the rise of supply-side policies, the form they take and the sites in which they are being adopted? What conditions and contexts are most conducive to the adoption and sustainability of ‘first mover’ bans and phase out policies? This paper seeks to build an interdisciplinary account fusing insights from diverse theoretical traditions from international political economy, political science, sociology and the literature on socio-technical transitions in order to capture the interaction of political, economic and socio-cultural drivers in national and international settings which can provide the basis of a more integrated and multi-dimensional understanding of supply-side policies. Such an account, we suggest, helps to understand the origins and evolution of supply-side policies and, more critically, the conditions which might enable the expansion of supply-side climate policies to new sites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».