Role of science and scientists in public environmental policy debates: The case of EU agrochemical and Nature Restoration Regulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Halting biodiversity loss, mitigating global warming and maintaining the long‐term viability of rural and urban areas requires urgent policy action. However, environmental policies often trigger resistance and highly polarised public debates, with some actors employing pseudo‐scientific claims. This raises concern about the increasing impact of misinformation on policymaking. Here, we analyse the role of science and scientists in the public debate around two pieces of legislation that were proposed in 2022 by the European Commission as part of the Green Deal, namely the Nature Restoration Regulation (NRR) and the Sustainable Use Regulation (SUR) of plant protection products. First, we examine key claims against these two legislative proposals and contrast them with scientific evidence. We show that these claims fail to consider ample scientific evidence that restoring nature and reducing the use of agrochemicals are essential for maintaining long‐term agricultural production and enhancing food security. Critics further failed to acknowledge that the NRR and SUR may generate new employment opportunities and stimulate innovation, with high return rates and multiple beneficiaries across society, fostering a transition to sustainable production and consumption models. Second, we examine how the publication of an open letter, signed by 6000 scientists, may have influenced the public debate. We contrast the role that scientific evidence played in the fate of the NRR, which was adopted, against the fate of the SUR, which was rejected by the European Parliament. We draw lessons from these two cases that illustrate the global tension between environmental protection and economic‐driven interests to spread misinformation. We argue that scientists should play an important role in making scientific evidence more accessible and available to the general public and policymakers for informed decision‐making. We recommend that scientists be proactive and unbiased in providing information and data and that policymakers use scientific evidence and engage scientists in developing much needed, well informed environmental policies. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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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 | 0,139 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,061 |
| Communication savante | 0,038 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,065 | 0,026 |
| 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 ».