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Enregistrement W7055280789

Climate justice: building socio-economic equity for climate action

2024· article· en· W7055280789 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Design and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate justiceTaxpayerCarbon taxClimate changeEquity (law)LaggingFossil fuelCarbon footprintPer capitaSubsidy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This workshop will provide a networking and publications opportunity for CANSEE participants who are interested in mobilizing their own research and practical ideas related to climate justice (both within Canada and globally) for policy, activism, and public education.\n\nParticipants will be invited to share their own experiences and research and to coordinate actions to accelerate an equitable energy transition in Canada. These may include contributions to a special issue of Capitalism Nature Socialism (CNS) or another journal; a planned series of newspaper op-ed articles and blogs; submissions to Canadian Dimension, The Conversation, the Narwhal, Rabble.ca, This Magazine, Ricochet, The Walrus, Indigenous Watchdog, The Tyee, and other publications; planned protests in collaboration with environmental NGOs and community-based organizations; organized actions in relation to current events; and/or other networking and action ideas in accordance with participants’ interests.\n\nCanadians’ carbon footprint per capita is among the highest in the world, lagging mainly small Middle Eastern oil-producing nations. This reflects our high energy use for both heating and cooling, transportation, and high-income lifestyles, as well as the structure of the Canadian economy. Emissions from oil and gas extraction (including the tarsands), and from agriculture (including natural gas-based fertilizer use) are still increasing, while emissions from heating and cooling buildings, transportation, and most other sectors, have gradually begun to decline. Estimates of taxpayer subsidies to the Canadian fossil fuel industry range from $4.5 bn to $18 bn per year – more than any other G20 country. New tax credits to high-emitters for ‘carbon capture and storage’ are likely to add billions to this total. Canadian peatlands, which store twice as much carbon as all the world’s forests, are beginning to release carbon due to permafrost thawing, water loss, and fires, which could result in a worsening cycle of new emissions from Canada over the coming decades, comparable in quantity to those of Europe today. We know that climate chaos hurts the vulnerable first and hardest. Equity and socialtrust are important determinants of all countries’ ability to efficiently and rapidly implement progressive emissions-reduction and energy-transition policies.\n\nI am teaching a Climate Justice field course at York this summer which will include opportunities for graduate and undergraduate students to research and write about climate justice case studies; they would all be potential participants and contributors to this workshop. I am an editorial group member for CNS and the coordinator of Women & Environments International magazine, which could facilitate publication opportunities. This workshop will respond to the interests and priorities of all participants as we share strategies for how Canada can urgently reshape its global climate justice priorities.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0220,035
Communication savante0,0260,014
Science ouverte0,0030,030
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,002

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2024
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