Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, there has been a growing desire to link the fight against climate change more closely with issues of justice. City-based movements for climate justice reveal the overlap between climate vulnerability and other issues that require a profound systemic change towards more socially just forms of urban transformation. However attempts being made to integrate justice into climate planning and action by local governments, these efforts often remain superficial and insufficient. So, how do these two types of actors engage on questions of justice? Our case study identifies the climate equity discourse presented by the City of Montreal, Canada, and certain civil society actors following the publication of the City’s new Climate Plan in the early 2020s, in contrast with certain civil society actors who are strongly mobilised on behalf of the climate. We paid particular attention to outsiders, i.e. actors or communities identifying with the environmental movement and the climate justice discourse but are not involved in formal political decision-making processes. Our results contribute to debates on equity in climate planning by providing data on shortfalls in the City's consideration of justice, and by reporting on civil society's mobilisation on these issues. We conclude that there is no dialogue between the City and outsiders regarding their understandings and representations of climate equity, which poses a risk of developing maladaptation.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,062 |
| Communication savante | 0,017 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».