Leadership and Climate Change Mitigation: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
This systematic literature review (SLR) explores leadership and climate change mitigation in cities. In doing so, it investigates explicit meanings of leadership, enablers of leadership, and leadership similarities and differences across regions. The review utilized three databases on 8 March 2024—Scopus, ProQuest, and Web of Science—curating an initial 496 results, resulting in 30 studies in the final analysis, using a two-reviewer screening process to limit bias and ensure consistency of approach. Inclusion criteria included English-language peer-reviewed articles over a ten-year period. The timeframe used was limited to January 2014 to December 2023 (10 years) to focus on the lead up to and post-implementation of the Paris Agreement. Further, empirical and conceptual studies were included to provide readers of this review with a thorough understanding of leadership work completed since 2014. Exclusion criteria included any studies that focus on adaptation measures and forms of leadership where the focus is on the private business, state, or national level, including leadership and climate change mitigation outside the influence of the local government. The study highlights five distinct meanings of leadership using the Braun and Clarke method of thematic analysis. It found leadership themes related to people (e.g., mayors), policy (e.g., ambitious climate plans), ideas (e.g., new concepts), collective action (e.g., motivating others), and mobilizing power (e.g., through regulations). The enablers of leadership included polycentricity, social capital influences, co-creational and mayor leadership, climate governance, and multi-actor coordination. This review segments the studies based on the findings from the literature, which focus on three continents (North America, Europe, and Asia) with a distinct difference in the meaning and enablers of leadership based on region. The 30 articles shared similarities in content, such as strong mayoral influence, but also had some distinct differences, such as how leadership is enacted based on leveraging market mechanisms, policy, and horizontal and vertical coordination. Finally, research gaps were identified, such as the scant focus on leadership and climate change mitigation in the Global South, to enable future research. Limitations of this study include the utilization of three databases, a focus on only English-language peer-reviewed articles, and a strong climate change mitigation focus.
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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 | 0,026 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».