When the river started underneath the land: social constructions of a ‘severe’ weather event in Pangnirtung, Nunavut, Canada
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In June 2008, the community of Pangnirtung, Nunavut, Canada experienced a rainstorm that caused structural damage to the community's bridge and extensive permafrost erosion along the Duval River. The local government characterised the event as ‘severe’ and focused their attention on the bridge collapse, in contrast to the residents, who described this particular consequence as inconvenient at worst and at best, exciting. Instead residents expressed greater concern for the permafrost erosion and the uncertainty this posed for community well-being. This article follows an 11 week anthropological field trip to Pangnirtung in the summer of 2009 and is based on 31 semi-structured interviews, two focus group discussions, and participant observation. We explore how social processes influence subjective constructions of what constitutes ‘severe’ weather in the community, and attempt to explain how such constructions lead to differing perceptions of vulnerability to ‘severe’ weather events. Contributing factors including the normalisation of threat, local beliefs regarding change and uncertainty, as well as the communication of risk information are discussed along with the different coping strategies used by government and residents in managing their perceived levels of vulnerability. The research shows the importance of understanding the role social processes play in shaping local conceptions of ‘severe’ and perceptions of vulnerability to ‘severe’ weather events. This study enhances understandings of difference within populations and adds to the growing body of literature that demonstrates the need to incorporate locally relevant indices when conducting vulnerability assessment.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».