Climate change mitigation policies in agriculture: An overview of sociopolitical barriers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The realization of the economic and technical potential of climate mitigation policies in agriculture is influenced by how sociopolitical issues are considered in policy development and implementation. Based on a narrative review of the literature, this article provides an overview of common sociopolitical barriers facing supply‐side and demand‐side mitigation measures in agriculture. Understanding these sociopolitical issues can provide opportunities for the full realization of mitigation policy potentials. They are presented under four themes: local context, adoption capacity, and distributional impacts; food security, costs, and choices in food consumption; political considerations related to electoral weight and lobbying; and international aspects regarding emissions metrics, trade, and big agriculture. Designing complementary policies and second‐best options, incorporating local knowledge in policy design, recognizing women's voice and role in sustainable agriculture, planning for job transitions, engaging stakeholders through multiscalar platforms, and appropriately framing and communicating policies in a digestible manner are some considerations to address these sociopolitical barriers. This article is categorized under: Climate Economics > Economics and Climate Change Climate and Development > Social Justice and the Politics of Development Climate Economics > Economics of Mitigation
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».