Expanding scope: the role of legitimacy and legitimation in the adoption of consumption-based carbon accounting in European cities
Notice bibliographique
Résumé
Introduction In the pursuit of carbon neutrality, cities are increasingly measuring their greenhouse gas emissions. Most cities focus on territorial emissions tied to production, excluding consumption-driven emissions outside city boundaries. This gap is critical, as Scope 3 emissions can represent as much as 80% of cities’ carbon footprint. Addressing this limitation calls for urban consumption-based carbon accounting (CBCA). Yet, despite CBCA’s relevance for climate action, it has struggled to gain political legitimacy within European cities. This raises the question: How can urban CBCA achieve political legitimacy? Methods Based on semi-structured expert interviews with municipal practitioners in 17 European cities, we explore the barriers, enablers, and strategies used to enhance CBCA legitimacy. We develop a framework that describes the process of CBCA legitimation from exploration to political legitimacy. Results Results show that urban CBCA’s legitimacy rests primarily on cognitive legitimacy. Throughout the legitimation process, data plays a crucial role. Initially, access to data and clear calculation methodologies contributes to comprehensibility by making urban CBCA seem plausible and predictable. However, once CBCA comprehensibility is achieved metrics become less important than acting in ways that align with the broader understanding of consumption-based emissions. Finally, as CBCA measures affect citizens more directly, metrics resurface as means to validate impacts of past policy decisions and thus reinforce CBCA’s legitimacy. Discussion We discuss the various pitfalls and promising strategies to build political legitimacy for urban CBCA. This research contributes to the understanding of how urban CBCA legitimacy evolves over time. The legitimation framework developed can help inform policymakers in their endeavors to advance CBCA legitimation and institutionalization.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».