Understanding place-based “just transitions” in Ireland: a co-creation approach
Notice bibliographique
Résumé
The term “just transition” has proliferated in recent years but remains a deeply contested term. While the focus has increasingly shifted to ensuring just processes as well as outcomes as we transition to a low-carbon economy, there has also been growing recognition of the necessity of place-based approaches. This paper shares a mixed method, co-creation case study of three Irish communities, drawing on the Capability Approach (CA) in order to operationalise a place-based approach to/for a just transition. We focus on identifying those factors that convert resources into capabilities and enhance well-being. Examining these conversion factors (personal, environmental, social and economic) paves the way for understanding barriers to and pathways towards a just transition in particular places. Our research identifies the need to interrogate the relevance of the “just transition” to particular communities and to recognise “varieties of transitions” matched to local conditions. We argue that Just Transition must be seen within the wider history of regional, social and spatial inequalities and thus an agonistic approach that uncovers past injustice is critical to imagining a new future. Finally, we argue that significant governance innovation is required that is both bottom-up and coupled with targeted resourcing of existing and new institutions. Without a focus on spatial and social justice, our responses to the climate and biodiversity crises will beget new crises of wellbeing and quality of life. With a focus on spatial and social justice we can give momentum to climate action and simultaneously address historical and existing socio-spatial inequalities.
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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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,036 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».