Carbon Disclosure and Climate Change Mitigation in the European Union: Diffusion and Dominance of Transparency Frames
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article investigates the rise of governance‐by‐disclosure in the global climate regime, examining how the framing of carbon disclosure evolved into an effective governance norm within the European Union (EU). Employing discourse network analysis, we analyse the evolution of carbon disclosure frames in the EU between 2000 and 2020. We show that debates on carbon disclosure were initiated by non‐state actor coalitions that framed transparency as a risk moderator and an economic opportunity for businesses and investors. These findings confirm the expectations of stakeholder and economic theories of transparency, emphasising privatisation and marketisation as pivotal drivers of the disclosure regimes. Additionally, since the early 2010s, we observe an increasing trend towards institutionalisation/diffusion. Especially after the Paris Agreement, European actors, including the European Commission, have increasingly converged around regulatory frames, in addition to the existing dominant discourse on financial benefits. Reflecting the growing consensus around these frames, this period also saw a significant expansion of policy initiatives within the EU advocating for mandatory disclosures. Beyond carbon disclosure, our findings show how market‐driven frames gain traction, diffuse and inform regulatory frameworks. They also reveal the dominance of private governance logics in EU climate policy and the resulting tensions over democratic legitimacy in disclosure regimes.
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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 | 0,004 | 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 | 0,000 |
| 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 ».