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Enregistrement W4410034813 · doi:10.1007/978-3-031-89444-2_97

Exnovations in Energy and Mobility in Europe: Impacts on and Engagement of Vulnerable Groups

2025· book-chapter· en· W4410034813 sur OpenAlexaboutno aff
Samyajit Basu, Maria Luisa Lode, Cathy Macharis, Michael Klingler, Miquel Anglada, Federica Giardina, Seona Candy, Wit Hubert, Jana Plöchl, Patrick Scherhaufer

Notice bibliographique

RevueLecture notes in mobility · 2025
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE Framework ProgrammeEuropean Commission
Mots-clésEnergy (signal processing)GeographyEconomic geographyEnvironmental planningPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Exnovation refers to processes of destabilization, decline, and phase-out of carbon-intensive industries, technologies, business models, and practices, as well as those that create other systemic sustainability challenges. Implementing successful low-carbon transitions across Europe that are socially fair, just, and effective is challenging. While transition policies are usually promoting innovation and diffusion of technological advancements, less focus is dedicated to systemic decarbonization and phasing-out of non-sustainable technologies, materials and practices. Phase-out policies and their implementation supporting a just-low-carbon transition are fundamental to achieve current climate change goals. Nevertheless, the engagement of and the impacts on citizens exposed to most severe effects of transition policies remain underexplored, but are crucial to avoid reinforcement of existing injustices, such as inequitable distribution of costs, or non-inclusive decision-making processes. Therefore, in this paper we explore 27 past and present initiatives related to transition policies in the mobility and energy sector across EU, Canada and Australia to understand their undesired (negative) impacts, affected vulnerable groups and their participation in the decision-making process. This study stems from TANDEM, a Horizon Europe project, that is utilising an innovative transdisciplinary approach to assess and mitigate negative impacts on citizens at risk of vulnerability due to implementation of low-carbon transition policies. Our analysis shows that although it depends on the type, location, and scale of the transition initiatives, vulnerability factors are often related to level of education, level of income, age, gender, house ownership, ethnicity, job sector, geographic location, migration background, and disability. Unfortunately, there is a lack of understanding, awareness or recognition among policy and decision makers when it comes to vulnerability factors and undesired impacts associated with transition policies and initiatives. One-third of the analysed initiatives did not even identify any vulnerable groups and only less than half of the initiatives undertook some effort to engage citizens or account for concerns of vulnerable groups, while only two (out of 27 initiatives analysed) allowed vulnerable groups to take part in the decision-making process. This lack of analysis of inequalities and vulnerabilities prior to implementing low-carbon transition initiatives and policies can not only lead to lower acceptability of these initiatives, but also can cause serious negative consequences, such as deepening inequalities and increasing energy and mobility poverty of certain societal groups. Effective addressal of issues related to fairness and justice are imperative for successful implementation of transition policies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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