Engagement and Framing in the EU's Fair Transition Discourse
Notice bibliographique
Résumé
On 16 June 2022, the European Council approved Recommendation no. 2022/C 243/04 on ensuring a fair transition towards climate neutrality. This recommendation encourages actions to safeguard people affected by the green transition, promoting quality jobs and facilitating access to proper working conditions while protecting health and safety. Importantly, this recommendation marks a move away from some previous documents—e.g., the Green Deal—issued by international and European institutions, which focused on a ‘just’ transition rather than a ‘fair’ one. As a result, it might be worth exploring the way this new fair transition has been framed, viz. how some aspects of this process have been selected and made more salient from a communicative point of view, in order to background certain dynamics while foregrounding others. In light of the above, this paper sets out to investigate the framing of the discourse featuring the recommendation on ensuring a fair transition towards climate neutrality and the way the text was construed to fulfil certain communication purposes. In so doing, Entman’s four functions of framing—i.e., “defining problems, diagnosing causes, making moral judgments, and suggesting remedies” (Entman, 1993, p. 52)—will be investigated in the text in the context of the Appraisal Theory developed by Martin and White, in order to deal with “the construction by texts of communities of shared feelings and values, and with the linguistic mechanisms for the sharing of emotions, tastes and normative assessments” (Martin & White, 2005, p. 1). More specifically, this paper will seek to understand how the textual voice characterising this recommendation positions itself with respect to other voices and other positions. For the purposes of this study, the category of Engagement will be considered.
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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 | 0,064 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,086 |
| Communication savante | 0,024 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».