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Enregistrement W7113233080

Carbon Accountability Politics: Measurement and Management of Urban Energy Transitions in Toronto and Edmonton

2024· article· en· W7113233080 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Access to Scholarship at Harvard (DASH) (Harvard University) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityCorporate governanceClimate governanceCarbon accountingScholarshipCommissionGreenhouse gasPolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon accounting is typically used to express climate change progress and assess the potential impact of new policies. Yet as critical accounting scholarship already contends, carbon accounting is just one epistemological lens through which we might understand society’s complex relationships with climate and imagine alternative energy futures. In this dissertation, I explore the development of bottom-up methods for carbon accounting used at the local level, drawing attention to the nature of assumptions and exclusions that have gone into establishing a common framework to compile local territorial accounts of carbon. I then introduce a new phenomenon emerging amongst municipalities referred to as carbon accountability. Carbon accountability is about more than measurement: it is premised on institutionalizing a carbon lens in local governance, where the limited world of the carbon accounting framework more directly shapes everyday decision making in municipalities. This accountability project emerges from a new relationship between scientific expertise at the global level and local territories, mediated through the recent development of internationally standardized urban accounting protocols. Data-driven climate governance is now assumed to involve the direct application of global scientific expertise in urban planning and policymaking. Yet these accounting frameworks struggle to represent how local projects intervene in much wider urban energy processes that are the basis of global climate change. The dissertation explores carbon accountability politics in two Canadian case studies, the cities of Toronto and Edmonton. Both have recently pursued international leadership by adopting new carbon-based governance tools. In 2022, Toronto was the first City worldwide to independently commission an in-house energy-economy optimization model to lead implementation of its climate action plan, TransformTO. That same year, Edmonton released North America’s first Carbon Budget as a framework to integrate carbon into the annual financial budgeting process. Grounding the research in these case studies, I draw from interviews with municipal actors and relevant technical experts, as well as analyses of climate action planning and implementation challenges, to examine the contradictions of offering management solutions to overcome enduring local climate action constraints. The dissertation finds that expectations urban systems can be rigorously quantified to direct local action often do not align with the limits of emissions quantification and the complex nature of urban politics. I take the example of waste-to-biofuel partnerships in Toronto and Edmonton to illustrate the possible system-level contradictions of local emissions-reducing projects, emphasizing how and why urban energy processes often elude quantitative representation. In its normative goal to entrench and naturalize a carbon accounting framework, carbon accountability not only poses new democratic legitimacy concerns, it also misdirects action away from more systemic transformations of urban energy systems.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,193
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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeObservationnel
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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Résumé présentoui

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