On climate change skepticism and denial in tourism
Notice bibliographique
Résumé
The period leading to and immediately after the release of the IPCC's fifth series of climate change assessments saw substantial efforts by climate change denial interests to portray anthropogenic climate change (ACC) as either unproven theory or a negligible contribution to natural climate variability, including the relationship between tourism and climate change. This paper responds to those claims by stressing that the extent of scientific consensus suggests that human-induced warming of the climate system is unequivocal. Second, it responds in the context of tourism research and ACC, highlighting tourism's significant contribution to greenhouse gas emissions, as well as climate change's potential impacts on tourism at different scales. The paper exposes the tactics used in ACC denial papers to question climate change science by referring to non-peer-reviewed literature, outlier studies, and misinterpretation of research, as well as potential links to think tanks and interest groups. The paper concludes that climate change science does need to improve its communication strategies but that the world-view of some individuals and interests likely precludes acceptance. The connection between ACC and sustainability illustrates the need for debate on adaptation and mitigation strategies, but that debate needs to be grounded in scientific principles not unsupported skepticism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,043 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,057 |
| Communication savante | 0,014 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».