Vers une éthique climatique plus efficace : motivations et incitations1
Bibliographic record
Abstract
Cet article vise à justifier, puis à appliquer une éthique climatique centrée sur les intérêts des acteurs économiques. Après avoir expliqué pourquoi le changement climatique pose un problème important de motivation, je montre pour quelles raisons les incitations peuvent au moins partiellement y remédier. Je développe ensuite deux possibilités d’institutionnalisation de l’éthique des incitations. La première consiste en une taxe internationale augmentant progressivement le coût des émissions de dioxyde de carbone, un dispositif auquel il convient d’ajouter des subsides pour la recherche, le développement et le déploiement des énergies renouvelables. La seconde consiste en un marché global du carbone qui vise également à décourager l’utilisation des combustibles fossiles et à encourager l’utilisation de sources alternatives d’énergie. L’objectif est de montrer qu’une éthique climatique prenant en compte le problème de la motivation est plus efficace qu’une position qui se limite aux devoirs moraux incombant aux consommateurs et producteurs, soit de réduire leurs émissions.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".