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Enregistrement W4407444781 · doi:10.1016/j.esg.2025.100242

Profit-seeking solar geoengineering exemplifies broader risks of market-based climate governance

2025· article· en· W4407444781 sur OpenAlexaff
Kevin Surprise, Duncan McLaren, Ina Möller, Jean Philippe Sapinski, Doreen Stabinsky, Jennie C. Stephens

Notice bibliographique

RevueEarth System Governance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Geoengineering
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesSimons FoundationQuadrature Climate Foundation
Mots-clésGeoengineeringCorporate governanceClimate changeNatural resource economicsBusinessProfit (economics)Environmental economicsEconomicsMicroeconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite uncertainties about its feasibility and desirability, start-up companies seeking to profit from solar geoengineering have begun to emerge. One company is releasing balloons filled with sulfur dioxide to sell “cooling credits”, claiming that the cooling achieved when 1 g of SO 2 is released is equivalent to offsetting one ton of carbon dioxide for one year. Another aspires to deliver returns to investors from the development of a proprietary aerosol for dispersal in the stratosphere. Such for-profit solar geoengineering enterprises should not be understood merely as rogue opportunists. These proposals are not only scientifically questionable, and premature in the absence of effective governance, but they are a predictable consequence of neoliberal, market-driven climate governance. The structures and incentives of market-based climate policy - circumscribed by neoliberalism's emphasis on technological innovation, venture capital, and the marketization of environmental goods - have generated repeated efforts to profit from various forms of geoengineering. With a climate governance regime wherein private, for-profit actors significantly influence and weaken climate policy, de facto governance of solar geoengineering has emerged, dominated by actors linked to Silicon Valley funders and ideologies. Without more explicit efforts to curb the power of private sector actors, including commercial geoengineering bans and non-use provisions, pursuit of techno-market “solutions” could lead to both inadequate mitigation and increasingly risky reliance on geoengineering.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,021
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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