Fossil fuel industry influence in higher education: A review and a research agenda
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The evolution of fossil fuel industry tactics for obstructing climate action, from outright denial of climate change to more subtle techniques of delay, is under growing scrutiny. One key site of ongoing climate obstructionism identified by researchers, journalists, and advocates is higher education. Scholars have exhaustively documented how industry‐sponsored academic research tends to bias scholarship in favor of tobacco, pharmaceutical, food, sugar, lead, and other industries, but the contemporary influence of fossil fuel interests on higher education has received relatively little academic attention. We report the first literature review of academic and civil society investigations into fossil fuel industry ties to higher education in the United States, United Kingdom, Canada, and Australia. We find that universities are an established yet under‐researched vehicle of climate obstruction by the fossil fuel industry, and that universities' lack of transparency about their partnerships with this industry poses a challenge to empirical research. We propose a research agenda of topical and methodological directions for future analyses of the prevalence and consequences of fossil fuel industry–university partnerships, and responses to them. This article is categorized under: Social Status of Climate Change Knowledge > Climate Science and Decision Making Climate, Nature, and Ethics > Ethics and Climate Change Social Status of Climate Change Knowledge > Sociology/Anthropology of Climate Knowledge Social Status of Climate Change Knowledge > Climate Science and Social Movements
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».