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Record W2944920538 · doi:10.71781/19318

L’analyse économique des changements climatiques : débat expert, couverture médiatique et influence sur l’opinion publique

2018· dissertation· fr· W2944920538 on OpenAlexaboutno aff
Simon Guertin-Armstrong

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2018
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHorticultureBiologyForestryHumanitiesGeographyAgricultural sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Si les tendances actuelles se maintiennent, le réchauffement du climat deviendra au cours du 21e siècle un danger existentiel pour l’humanité. Pour éviter la catastrophe climatique, le Groupe d’experts intergouvernemental sur le climat recommande de mettre fin à la croissance des émissions de GES d’ici 2030, de réduire les émissions mondiales de 50% d’ici 2050 et de les éliminer d’ici 2100, par rapport au niveau de 2010. Dans ce contexte, il est particulièrement important d’étudier les conditions sociopolitiques qui sont nécessaires à l’adoption et au maintien de politiques climatiques ambitieuses. Dans les régimes démocratiques, un soutien électoral fort et constant est nécessaire à l’adoption de politiques de stabilisation ambitieuses et à leur maintien. Cette thèse examine l’influence des experts en analyse économique des changements climatiques sur le soutien des électeurs canadiens pour les politiques climatiques. Pour ce faire, quatre contributions empiriques originales sont présentées. Le compte rendu critique du débat expert en analyse économique des changements climatiques au cours de la période 2000-2015 montre que les économistes ont formé un large consensus quant à l’importance de stabiliser le climat et quant aux politiques les plus efficientes pour y parvenir. Des différences importantes persistent néanmoins quant au rythme de mise en œuvre à privilégier, à l’ambition des objectifs à adopter et à l’ampleur des dommages climatiques attendus si les tendances actuelles se maintiennent. En dernière analyse, des différences majeures sur le plan de l’ontologie et de l’épistémologie expliquent le schisme observé au niveau des recommandations politiques. L’étude de la couverture médiatique de l’économie et du réchauffement climatique dans la presse canadienne porte sur plus de 800 articles publiés dans le Globe and Mail, le Toronto Star, le National Post et La Presse au cours de la période 2000-2015. L’analyse de contenu permet d’identifier les 9 principales dimensions et les 4 principaux cadres du débat climat et économie. Les cadres mobilisés dans la presse canadienne soulignent respectivement le danger du réchauffement (cadre du danger), l’opportunité que représente la décarbonisation profonde (cadre de l’opportunité), les coûts des politiques climatiques pour la stabilité économique (cadre de la stabilité) et les aspects techniques des politiques climatiques (cadre de la technicité). L’influence des croyances de second ordre et des cadres économiques du climat sur le soutien des électeurs pour les politiques climatiques est démontrée. Les analyses montrent pour la première fois que la perception d’un consensus parmi les experts qui évaluent les implications économiques des impacts et des politiques climatiques est associée positivement au soutien des politiques d’atténuation et au soutien de la taxe carbone. L’analyse des données de sondage expérimental visant à évaluer l’influence des cadres économiques des changements climatiques sur le soutien pour les politiques climatiques présente des résultats mitigés. Les cadres du danger et de l’opportunité influencent positivement le soutien pour les politiques réglementaires et incitatives ainsi que la taxe carbone, mais uniquement chez les répondants réactifs. Les mêmes cadres ont un effet opposé et contraire au sens attendu sur le soutien pour la taxe carbone chez les répondants dogmatiques.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.020
metaresearch head score (Gemma)0.057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.961
Threshold uncertainty score0.108

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0200.057
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0060.007
Science and technology studies0.0030.006
Scholarly communication0.0130.009
Open science0.0010.003
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.002

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.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.229
Teacher spread0.207 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2018
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