Climate policy beyond ideological trenches
Notice bibliographique
Résumé
The climate crisis demands urgent and effective policy interventions, yet the discourse remains mired in ideological polarization. On one side, some argue that reducing consumption is the primary solution to the climate crisis, while others emphasize that technological innovation is the only viable option. We argue that a convergence of perspectives is needed and propose using the ecological footprint metric as a framework for evaluating the environmental impacts of different policies. The metric, expressed as a fraction with consumption in the numerator and efficiency in resource use in the denominator, allows for an equitable evaluation of the outcomes of policies that focus on either reducing consumption or improving efficiency. Through simulations, we analyze the ecological footprint outcomes of various scenarios—Business-As-Usual, Tech World, Consumption Reduction, and Smart Sustainability. We show that trade-offs between consumption and efficiency are hardly avoidable, and policies that address both aspects—such as those outlined in the Smart Sustainability scenario—are more likely to reverse the growing trend of global ecological footprints. While sharp and unexpected disruptions—such as major epidemics causing abrupt declines in consumption or breakthrough innovations dramatically improving efficiency—could in theory shift these dynamics, bridging ideological divides remains the most prudent approach for crafting policies that can effectively address the climate crisis and ensure a sustainable future.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».