論文の概要: Computational Analysis of Climate Policy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22449v1
- Date: Fri, 13 Jun 2025 00:13:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-07 02:47:44.349919
- Title: Computational Analysis of Climate Policy
- Title（参考訳）: 気候政策の計算分析
- Authors: Carolyn Hicks,
- Abstract要約: この論文は、気候非常事態運動が地方政府の気候政策に与える影響を探求するものである。
私はまずOpenAIモデルGPT-4を使ってPALLMというシステムを構築しました。
私は地方政府の政策立案者の助けを借りて、この制度の実績を検証した。
ビクトリア州の地方自治体から現在の政策文書を大規模に分析するために使用しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This thesis explores the impact of the Climate Emergency movement on local government climate policy, using computational methods. The Climate Emergency movement sought to accelerate climate action at local government level through the mechanism of Climate Emergency Declarations (CEDs), resulting in a series of commitments from councils to treat climate change as an emergency. With the aim of assessing the potential of current large language models to answer complex policy questions, I first built and configured a system named PALLM (Policy Analysis with a Large Language Model), using the OpenAI model GPT-4. This system is designed to apply a conceptual framework for climate emergency response plans to a dataset of climate policy documents. I validated the performance of this system with the help of local government policymakers, by generating analyses of the climate policies of 11 local governments in Victoria and assessing the policymakers' level of agreement with PALLM's responses. Having established that PALLM's performance is satisfactory, I used it to conduct a large-scale analysis of current policy documents from local governments in the state of Victoria, Australia. This thesis presents the methodology and results of this analysis, comparing the results for councils which have passed a CED to those which did not. This study finds that GPT-4 is capable of high-level policy analysis, with limitations including a lack of reliable attribution, and can also enable more nuanced analysis by researchers. Its use in this research shows that councils which have passed a CED are more likely to have a recent and climate-specific policy, and show more attention to urgency, prioritisation, and equity and social justice, than councils which have not. It concludes that the ability to assess policy documents at scale opens up exciting new opportunities for policy researchers.
- Abstract（参考訳）: この論文は、気候緊急運動が地方自治体の気候政策に与える影響を計算手法を用いて探求するものである。
気候緊急運動は、気候変動宣言(CED)のメカニズムを通じて、地方政府のレベルでの気候変動対策を加速しようと試み、その結果、気候変動を緊急事態として扱うための協議会からの一連のコミットメントがもたらされた。
そこで私は,OpenAIモデルGPT-4を用いて,PALLM(Policy Analysis with a Large Language Model)というシステムを構築し,構成した。
このシステムは、気候政策文書のデータセットに気候緊急対応計画の概念的枠組みを適用するように設計されている。
ビクトリア州の11の地方自治体の気候政策を分析し、PALLMの対応と政策立案者の合意レベルを評価することで、地方政府の政策立案者の助けを借りて、この制度の性能を検証した。
PALLMのパフォーマンスが満足できるということを確立した私は,オーストラリアのビクトリア州の地方自治体から,現在の政策文書を大規模に分析するために使用しました。
この論文は、CEDを通過した評議会と、そうでない評議会の結果を比較して、この分析の方法論と結果を提示する。
本研究は、GPT-4は信頼性の欠如を含む高レベルな政策分析が可能であり、研究者によるより微妙な分析を可能にすることを見出した。
CEDを通過した評議会は、最近かつ気候に特有な政策をとる傾向があり、そうでない評議会よりも、緊急性、優先性、公平性、社会的正義に注意を向ける傾向にある。
政策文書を大規模に評価する能力は、政策研究者にとってエキサイティングな新しい機会を開くと結論付けている。
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