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Enregistrement W4412034515 · doi:10.1080/23251042.2025.2524923

Environmental organizations, urbanization, and the carbon emissions of nations

2025· article· en· W4412034515 sur OpenAlexaff
Taekyeong Goh

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Sociology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEnergy, Environment, Economic Growth
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrbanizationGreenhouse gasEnvironmental sociologyNatural resource economicsEnvironmental planningEnvironmental scienceEnvironmental resource managementBusinessPolitical scienceEnvironmental protectionEconomic growthSociologyEconomicsSocial scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental organizations are key players in navigating society towards sustainability, yet existing studies are constrained in exploring the conditions under which these organizations can effectively contribute to mitigating climate change. This study leverages the inherent variance within the network structure of domestic civil society to assess the centrality of environmental organizations and their consequential impact on national carbon emissions, focusing on the intricate dynamics of urbanization. Using social network analysis and fixed effects regression models for 87 countries from 1990 to 2022, the findings reveal that the higher network centrality of environmental organizations in more urbanized settings reduces overall carbon emissions, per capita emissions, and carbon emissions per unit of GDP, while the central positioning of environmental organizations does not contribute to reducing emissions in less urbanized countries. Furthermore, case studies of Brazil and the Netherlands—two nations exhibiting comparable levels of urbanization—underscore that environmental organizations with more affiliations and ties to larger associations can effectively influence a nation’s trajectory of carbon emissions. In conclusion, this study posits that the strategic positioning of environmental organizations within civil society is crucial for their influence in steering sustainable transitions, with urban development amplifying their impact.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,167 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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'admission1
Résumé présentoui

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