(Mis)managing a risk controversy: the Canadian salmon aquaculture industry’s responses to organized and local opposition
Notice bibliographique
Résumé
In the past few years, salmon aquaculture has become one of Canada’s most controversial industries. Environmentalist and other oppositional groups have mounted aggressive communications campaigns on issues such as the environmental and health impacts of the industry. In coastal regions, local opinion is divided, with some stakeholders and First Nations (indigenous) groups vehemently opposing the industry, while others see it as an important contributor to stressed coastal economies. In this article, we analyse industry responses to both organized and local opposition. Existing research on risk communication and ‘risk issue management’ tells us that important strategies for addressing controversy include building public trust, acknowledging the legitimacy of critics and their concerns, engaging in transparent and pro‐active risk communication, establishing meaningful partnerships with stakeholders, and ultimately reforming controversial practices. Drawing on an analysis of advocacy materials and transcripts from public hearings into aquaculture, we conclude that the salmon aquaculture industry has been largely unsuccessful in its attempts to blunt criticism from organized oppositional groups, but has taken some important (if tentative) actions to enhance its legitimacy at the local level.
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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 | 0,015 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,044 | 0,016 |
| Communication savante | 0,012 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».