Oikeudenmukaisuus ja vihreän siirtymän kustannukset
Notice bibliographique
Résumé
Tämän tutkimuksen tarkoituksena on tarkastella, miten Suomen ilmastopolitiikassa pyritään jakamaan kustannuksia eri ryhmien välillä ja mihin periaatteisiin tämä jako perustuu. Vihreä siirtymä aiheuttaa valtavia yhteiskunnallisia kustannuksia. Näiden kustannusten oikeudenmukainen jako on akateemisesti ja yhteiskunnallisesti yhä merkittävämpi keskustelunaihe. Toteutamme tutkimuksen tekemällä kirjallisuuskatsauksen aiempaan oikeus-, yhteiskunta- ja taloustieteelliseen kirjallisuuteen ilmastonmuutoksen kustannusten jakamisesta ja siihen liittyvistä arvovalinnoista. Tämän jälkeen käymme läpi Suomen ilmastopolitiikkaan vaikuttaneen lainsäädännön ja lain esityöt sen alkuvaiheesta 1980-luvun lopulta aina nykypäivään asti. Johtopäätöksenä toteamme, että Suomessa on toteutettu teollisuusmyönteistä ilmastopolitiikkaa, mutta tähän liittyviä arvovalintoja ei ole juuri perusteltu. Kustannusten jako eri ihmisryhmien välillä sisältää merkittäviä arvovalintoja, mutta tähän liittyvää poliittista ja yhteiskunnallista keskustelua ei Suomessa ole juuri käyty, ja nämä arvovalinnat eivät käy ilmi lakien esitöistä. Johtopäätöksenä toteamme, että Suomessa tulisi tehdä huomattavasti selkeämpiä arvovalintoja siitä, ketkä ilmastonmuutoksen kustannukset maksavat. Tämä edellyttää kuitenkin syvällisempää ilmastotoimien vaikutusarviointia.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 0,013 |
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 ».