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Enregistrement W1517559692 · doi:10.1080/1523908x.2015.1053107

Framing Climate Change for Public Deliberation: What Role for Interpretive Social Sciences and Humanities?

2015· article· en· W1517559692 sur OpenAlexafffund
Gwendolyn Blue

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Policy & Planning · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésDeliberationFraming (construction)Political scienceClimate changeScrutinyNormativeSociologyValue pluralismDeliberative democracyPublic engagementPluralism (philosophy)Climate governancePoliticsEnvironmental ethicsEpistemologySocial sciencePublic relationsDemocracyGeographyLawEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public deliberation is increasingly marshalled as a viable avenue for climate governance. Although climate change can be framed in multiple ways, it is widely assumed that the only relevant public meaning of climate change is that given by the natural sciences. Framing climate change as an inherently science-based public issue not only shields institutional power from scrutiny, but it can also foster an instrumental approach to public deliberation that can constrain imaginative engagement with present and future socio-environmental change. By fostering the normative value of pluralism as well as the substantive value of epistemic diversity, the interpretive social sciences and humanities can assist in opening up public deliberation on climate change such that alternative questions, neglected issues, marginalized perspectives and different possibilities can gain traction for policy purposes. Stakeholders of public deliberation are encouraged to reflect on the orchestration of the processes by which climate change is defined, solutions identified and political collectives convened.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,107
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,129
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1070,129
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0150,073
Communication savante0,0420,068
Science ouverte0,0050,018
Intégrité de la recherche0,0140,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,572
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,096 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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