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Enregistrement W4410318649 · doi:10.1080/09644016.2025.2503687

Climate policymaking in crisis: the impact of declining oil prices, COVID-19, and the Ukraine war in Canada

2025· article· en· W4410318649 sur OpenAlexaffabout
Kathryn Harrison, Andrew Leach

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Politics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Climate change2019-20 coronavirus outbreakPolitical scienceClimate policySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)EconomicsDevelopment economicsEconomyOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public support for environmental policy historically has declined at times of economic crisis. We consider the impact of three economic shocks – a crash in global oil prices, the COVID-19 pandemic, and the war in Ukraine – on climate policy in a highly carbon-intensive country. One might expect Canada to be especially vulnerable to policy retreat given a history of economic crises weakening electoral support and amplifying carbon-intensive industries’ opposition, yet Canada strengthened its climate policies in the wake of each of the three crises. Policy change was primarily attributable to domestic factors, especially policymakers’ personal commitments. External economic shocks had negligible impacts on regulatory policy, though COVID-19 did amplify green spending. The Canadian experience underscores that retreat is not inevitable: governments maintain considerable domestic independence even amid global crises, though how they respond is contingent on the preferences of the government of the day.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,248 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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'admission2
Résumé présentoui

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