Réduire les émissions ou éliminer les énergies fossiles ? Comprendre le piège carbone au Canada
Bibliographic record
Abstract
La relance économique post-Covid-19 offre une opportunité de construire un futur plus juste, propre et résilient aux impacts climatiques si nous pouvons échapper à l’influence délétère de l’industrie des carburants fossiles sur nos politiques publiques et reconceptualiser la lutte contre le changement climatique afin de mieux appréhender et comprendre ses enjeux fondamentaux, les communiquer et les aborder après des décennies d’échecs. L’article explore l’influence de l’industrie fossile sur les politiques fédérales en matière environnementale et climatique de la dernière décennie, signe de l’avènement d’une «?pollutocratie?» qui assaille nos institutions publiques afin de nous maintenir dans un piège carbone et éviter ou ralentir la décarbonisation de l’économie. Le problème fondamental de l’inaction climatique et des lacunes de la législation environnementale tiendrait à la corruption systémique et à la prise en otage de la fonction réglementaire où les corporations et individus assujettis à la règlementation deviennent les «?clients » de l’institution publique et voient leurs intérêts privés primer sur l’intérêt public que l’état est censé défendre.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".