Dealing with Carbon: Environmental Policy, Organizations, and Technological Responses to Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation examines three interconnected dimensions of environmental governance: how contested technologies gain policy legitimacy, how entrepreneurs construct and moralize new environmental markets, and how expertise shapes American energy policy discourse. Through mixed-methods research including computational analysis of Senate communications (2000-2023), interviews with industry stakeholders, and analysis of policy hearings, I reveal the long-term institutional and narrative processes underlying technological responses to climate challenges. The first paper documents fundamental shifts in American energy policy deliberations, tracking the increasing influence of business interests and changing patterns of expertise in Senate hearings. My analysis reveals how partisan priorities shape which problems receive attention and how institutional constraints determine which voices dominate policy discourse. The second paper introduces "insulated consensus” technologies, demonstrating how certain solutions persist not through effectiveness but through alignment with dominant political narratives about technological innovation. Carbon capture exemplifies how technologies that preserve existing infrastructures receive disproportionate support regardless of outcomes. Together, these papers contribute to an understanding of current policy and the actions of market actors related to addressing environmental issues challenges. The third paper investigates entrepreneurial efforts to establish carbon markets, showing how startups navigate moral tensions while creating new commodities from environmental problems. Through interviews with 17 industry actors, I reveal how entrepreneurs constitute emergent markets through cultural classifications that justify their work despite technological uncertainties and opposition.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».