MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7061269174

Power, Narrative, and Energy Transitions in the Fossil Fuel Landscapes of North America

2024· article· en· W7061269174 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarWorks -A service of University of Vermont Libraries (University of Vermont) · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnergy transitionPrivilege (computing)Fossil fuelNarrativeGovernment (linguistics)Futures contractWork (physics)Environmental impact of the energy industryPower (physics)GeopoliticsGeographer
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The urgency of energy transition is driven by growing public concerns around climate change and is underpinned with a desire for a more sustainable and equitable world. However, these more sustainable and equitable worlds are being negotiated on uneven terrains of power that privilege counterintuitive positions on the necessity of, and approach to, the phase out of fossil fuels, and favor initiatives that continue unequal distributions of wealth and resources. This dissertation investigates the obstacles in the way of just and ecological futures by scrutinizing the relationship between power, narrative, and materialities within the socioeconomic structures of our current capitalist system. To do so, it situates around contemporary energy transitions within the physical and cultural landscapes of historical fossil fuel regions in Canada and the United States. In the first study, I explore the production and circulation of narratives shaping pro-fossil fuel energy discourses in Canada. I use computational text analysis methods to unpack the narrative of Canadian energy constructed by a government funded provincial corporation in Alberta and identify a number of discursive tactics commonly used by the fossil fuel industry to reify fossil fuels' dominance. In the second study I draw on the experiences of individuals employed in the oil and gas industry in northern Alberta and West Texas to theorize the relationship between the alienation of workers and the adoption of narratives in defense of capital. I demonstrate how the structure of employment and the nature of work in the industry lead to conflicting conceptualizations of self and meaningful work. This conflict is exploited by fossil fuel actors to perpetuate subjectivities in support of continued extraction. The third study analyzes energy transition initiatives that leverage the landscapes and infrastructures of fossil fuels' past to operationalize narratives of just and ecological futures. Through a critical analysis of two projects developing solar projects on former fossil fuel sites in Alberta and Appalachia, I explore what it means to enact a just transition. While both initiatives address histories of extraction, dispel the perceived threats of solar, and position themselves as promising innovations in energy transition, they differ in the ways each redistributes power or entrenches systemic inequalities. Energy transitions represent more than technological progress or a solution to climate change - they are opportunities to correct past harms, redistribute power, and imagine more desirable futures. However, in regions of historical fossil fuel extraction discursive power is being wielded to protect fossil fuel's dominance, maintain existing power dynamics, and draw communities into polarized politics around climate change and energy's future. As we work toward the enactment of just transitions, this dissertation encourages readers to contemplate the relationships between histories of exploitation, class dynamics, and ideological influences.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,173 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScholarWorks -A service of University of Vermont Libraries (University of Vermont)Même sujetMagnetic confinement fusion researchTravaux en français237 207