Exploring energy transition narratives through mayoral insights using artificial intelligence
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores energy transition dynamics in three Arctic cities: Luleå (Sweden), Fairbanks (Alaska), and Yellowknife (Canada), with a focus on sustainable urban development. Semi-structured interviews with the mayors of these cities provide insights into their decision-making processes and strategies regarding energy transitions. Using Natural Language Processing (NLP) for semantic analysis, the study uncovers implicit priorities, challenges, and aspirations from the qualitative data. The analysis is guided by the theory of planned behavior, which helps to explain the underlying motivations, attitudes, and perceived behavioral control that influence policy decisions. Results reveal common themes such as balancing environmental goals with economic and social concerns, while also highlighting context-specific challenges in each city. This research contributes to the understanding the role of municipal leadership in energy transitions and demonstrates the effectiveness of NLP techniques in extracting meaningful insights from interviews. The findings aim to inform policymakers and urban planners on fostering sustainable energy transitions in Arctic regions.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».