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Enregistrement W4416094917 · doi:10.1080/1523908x.2025.2583200

Uncertainty confounds justice: the offshore wind ‘Devil they don't know’ in the Northeast United States

2025· article· en· W4416094917 sur OpenAlexaff
Emma Korein, Sara Swett, Tiffany Smythe, Jeremy Firestone, David Bidwell, Kelsey Leonard

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Policy & Planning · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Acceptance of Renewable Energy
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of DelawareNational Oceanic and Atmospheric AdministrationU.S. Department of Commerce
Mots-clésSubmarine pipelineOffshore wind powerClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Renewable energy deployment has faced setbacks in part due to political pushback and social opposition. Recent research has focused on the justice dimensions of renewable energy, including fair participatory processes and the equitable distribution of benefits and burdens. Our study broadens this justice lens by focusing on how uncertainty affects perceptions of justice and risk, using offshore wind as a case study. We conducted 37 semi-structured interviews with community members, government officials, fishers, and waterfront workers in the Northeast United States. Our thematic analysis revealed eight themes, which are analyzed within the context of two social science frameworks: energy justice and the social amplification of risk framework (SARF). We found that decision-making processes and information dissemination mechanisms exacerbated participants’ uncertainty about offshore wind, leading to the amplification of risks and the amplification and attenuation of benefits, and perceptions of procedural and distributive injustice. Our discussion outlines a novel framework that integrates SARF and energy justice and explores the implications of uncertainty confounding justice, including suggestions for offshore wind communication and engagement, as well as a call for social science research to give heightened attention to the relationship between risk, uncertainty, and justice.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,014
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeQualitatif
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
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Résumé présentoui

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