Twitter Analysis of Collective Action of OECD Countries Against Climate Crises
Notice bibliographique
Résumé
A crisis is conceptually defined as an unexpected situation requiring an urgent solution. The global climate crisis is especially significant, threatening the stability and livability of the world. Building on this conceptual framework, this study aims to explore the dimensions of stakeholder interactions to highlight the need for collective efforts to combat the climate crisis. Twitter (now known as X) interactions between climate and environment ministries in OECD countries were analyzed in R using graph theory. The study found that the United States ministry was the most followed. As the largest network node, Canada acts as both a gateway and hub. As a central player, Canada receives and disseminates information and possesses a high potential for interaction. France is connected to influential nodes and is therefore a leader in the chain of influence. Germany is a strong center of stability and acts as a leader/bridge node. Norway, Spain, and Greece are considered to be peripheral nodes. Furthermore, the network had a medium-strength community structure divided into four parts. These results highlight that interactions among OECD countries are insufficient and that climate and environment ministries can facilitate global cooperation to combat the climate crisis. Strengthening nodal connections is a recommended policy step to translate these results to real-life and industry-specific contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».