Le cadrage de la tarification du carbone chez les élites politiques en Australie et au Canada
Bibliographic record
Abstract
À travers le monde, des juridictions ont cherché — certaines avec plus de succès que d’autres — à implanter des systèmes de tarification du carbone. Même si ce système est appuyé par les experts comme étant le moyen le plus efficace de réduire les émissions de gaz à effet de serre, ce type de politique peine à recueillir l’appui du public. Or, dans la mesure où l’opinion publique est influencée par le discours des élites, la façon dont les politiciens parlent de la tarification carbone peut modifier les perceptions de l’électorat à son endroit. Grâce à l’étude des stratégies de cadrage et à une méthode quantitative, on identifie les cadres utilisés par l’élite politique australienne (sous le gouvernement de Julia Gillard) et l’élite politique canadienne (sous le 1er gouvernement de Justin Trudeau) pour dépeindre cette politique. Dans cette étude, on analyse les allocutions en chambre des premiers ministres Julia Gillard et Justin Trudeau, ainsi que celles des chefs d’opposition Tony Abbott et Andrew Scheer. À la lumière des résultats obtenus dans notre étude, on s'aperçoit que les stratégies de cadrage de l’élite politique peuvent varier selon le contexte national d’implantation. On remarque toutefois plusieurs tendances qui se dégagent des allocutions des promoteurs (Gillard et Trudeau) et de celles des opposants (Abbott et Scheer). Les promoteurs de cette politique privilégient les étiquettes « tarification carbone » ou « prix sur le carbone » tandis que les opposants la décrivent comme une « taxe ». Les promoteurs de cette politique font plus souvent appel à des cadres environnementaux que leurs opposants — même s’ils utilisent principalement des cadres économiques. On remarque également que lorsqu’ils utilisent des cadres économiques, les promoteurs utilisent plus souvent que les opposants des cadres qui touchent l’économie nationale, les entreprises et l’industrie. De leur côté, les opposants privilégient largement les cadres économiques reliés aux individus, aux emplois et aux prix.
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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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".