Challenging energy transition and green jobs: climate policy obstruction across borders
Notice bibliographique
Résumé
Critical policy mobility literature still does not usually account for transnational opposition dedicated to push back against policy transfer. To address this gap, we examine the case of policy instruments and discourses in support of energy transition and green jobs. In the 2000s, countries such as Spain, Germany, and Denmark adopted policies to fund renewable energy expansion. The success of feed-in-tariff and other policies served as an example for the promotion of public renewable energy investment in the US. Yet by the early 2010s, Spain and Germany discarded feed-in tariffs and erected regulatory barriers against renewables. An opposing discourse coalition amplified policy controversies in North America and Europe. The Institute of Energy Research (IER) orchestrated such efforts in opposition to president Obama’s renewable energy program. An IER-led campaign focused on the denial of job market claims related to renewable energy (‘green jobs’). Pursuing a multi-site case study of opposition strategy mobility, we examine the organizational and discursive building blocks of this campaign. The campaign against renewable policy and green jobs undermined popular renewable energy transition arguments in times of financial crisis in the United States, and was also mobilized against renewable programs in Canada and Europe.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,033 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».