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Enregistrement W4412423630 · doi:10.1080/09692290.2025.2532617

Two visions of climate colonialism in African gas producers: Europe’s demand for LNG and the danger of stranded assets

2025· article· en· W4412423630 sur OpenAlexaff
Jesse Salah Ovadia

Notice bibliographique

RevueReview of International Political Economy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueNatural Resources and Economic Development
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisionColonialismClimate changeNatural resource economicsBusinessEconomyEconomicsInternational tradePolitical scienceEcologySociologyBiologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wealthy countries and capital markets have moved to end support of new fossil fuel projects in the Global South, while simultaneously encouraging the export of African liquid natural gas (LNG) to meet Europe’s short-term need. While some have suggested denying African states the opportunity to exploit gas is a form of climate colonialism, I demonstrate that a more insidious expression of climate colonialism would be to replicate colonial and neo-colonial patterns of enclave extraction that direct new infrastructure spending toward facilitating the export of raw materials. Using a model of global LNG demand combined with a deeper dive into the case of Mozambique that was created for the African Climate Foundation (ACF), I explore the financial risks for African LNG projects and examine the financial outcomes at the project level for LNG assets across Africa. Connecting the risk of stranded assets to debates around resource-based development, structural transformation, and climate colonialism, I argue that while the conditions for gas investment seem favorable in the short- and medium-terms, new LNG projects promoted by Europe since 2022 involve considerable risk of stranded assets, lost opportunities, and underdevelopment for African nations in the long-term.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,011
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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