Notice bibliographique
Résumé
Abstract Political scientists Alexander Gazmararian and Dustin Tingley's incisive new book Uncertain Futures: How to Unlock the Climate Impasse contends that credibility is key to unlocking the deadlock over climate policy. They claim that fossil fuel communities have often been skeptical of any transition away from fossil fuels with good reason. In similar situations, policymakers have often failed to follow through on policies meant to mitigate economic dislocation. Drawing on a wealth of quantitative and qualitative evidence from energy-producing communities, including surveys of residents and officials alike, Gazmararian and Tingley find that different policy features that bolster credibility can build support for a transition to clean energy sources. The book provides a much-needed view of the energy transition from the ground-up. Yet the book pays less attention to a principal-agent problem at the heart of the clean energy transition: many of the elected representatives of the communities most affected by the transition don’t acknowledge any need for a transition. What's more, in a highly polarized environment, the impact of policy feedbacks is likely to be muted. Drawing on the experiences of the ACA and Canada's carbon tax, we suggest that even when the policy features that the authors propose are present, support for clean-energy policies may not rise dramatically.
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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 | 0,020 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,019 |
| Communication savante | 0,021 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,003 |
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 ».