Explaining public support for net-zero climate policy instruments: Perceptions of distributive fairness under competing frames
Notice bibliographique
Résumé
Understanding public support for net-zero climate policy instruments is crucial for policy implementation and durability. Using survey data from a Canadian sample (n = 2362), we examine support for six net-zero policies, focusing on the roles of distributive fairness, effectiveness, and message framing. Consistent with prior research, we find that fairness perceptions are the strongest predictor of support, followed by effectiveness, though fairness judgments vary across policies. Notably, opposition to a zero-emission vehicle mandate and to a lesser extent an electric appliance mandate rivaled that of a consumer carbon tax , challenging assumptions that regulatory policies face less resistance. Distributive fairness perceptions were most influenced by expected impacts on future generations, low-income households, and rural communities, while those who prioritize equality and need-based justice principles were less likely to view policies as fair. Finally, pro-policy message frames did not shift policy support when positioned against a competing anti-policy frame, adding to the evidence that compelling counter arguments can neutralize otherwise persuasive frames. These findings highlight the need for policymakers to integrate fairness considerations into policy design and communication strategies to enhance the long-term feasibility of net-zero policy instruments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».