Decline by design: Assessing decline policies as a decarbonisation strategy under the Paris Agreement
Notice bibliographique
Résumé
Limiting climate change to targets set under the Paris Agreement requires urgent action to reduce the production and use of carbon-intensive technologies, fuels, materials and industrial processes. Accordingly, scholars are increasingly studying 'decline policies', which, by design or effect, induce the reduction or discontinuation of carbon-intensive artefacts and activities. However, understanding of the diversity and decarbonisation potential of such policies is hindered by a lack of large-scale, cross-sectoral and cross-national analyses. Here we present a novel dataset of 233 decline policies formulated by the ten highest-emitting Annex I countries to spur decarbonisation. We examine: (1) decline approaches and policies used across sectors; (2) variations in policy design features expected to influence the magnitude of decline and mitigation outcomes; (3) the relationship between decline approaches, policy design features and mitigation impact. We find that decline policies are widely used across the ten countries, including direct approaches (targeting incumbent carbon-intensive elements), and indirect approaches (promoting substitution with cleaner alternatives). Statistical analysis indicates that policy design is a critical determinant of decarbonisation potential. While evidence that direct decline policies might be more effective compared to indirect policies is limited, the 'intensity' of decline policies - defined by design features such as strictness, reduction speed and geographic coverage - is significantly associated with higher mitigation impact estimates. Finally, by proposing a typology of archetypical decline policies, our study advances an empirically grounded conceptual framework for understanding decline as a critical strategy for accelerating decarbonisation.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».