Individual understandings, perceptions, and engagement with climate change: insights from in‐depth studies across the world
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Public understandings and perceptions of, as well as engagement with, climate change have garnered the interest of research and policy for almost three decades. A portion of this growing body of literature examines such perceptions in‐depth, using largely qualitative methodologies, such as personal interviews, limited sample size surveys, focus groups, and case studies. This area of research has been conducted on different continents, with individuals of different cultural backgrounds and ethnic groups, and a variety of demographic characteristics. It has examined various aspects of the communication process, such as audience differences, influence of framing, messages and messengers, information processing, etc.). This paper focuses on this subset of the climate change literature, highlighting similarities and differences across cultural, social, and geographical landscapes. Apart from demographic and regional differences, this literature also offers more detailed insights into the effectiveness of different communication strategies and into the cognitive and psychological processes that underlie public opinions. These insights are generally not obtained through large‐scale opinion surveys. Our review highlights great variation and sometimes direct contradiction between these pieces of research. This not only points to a need for further refinement in our knowledge of public understanding and engagement, but also simply to accept that no one theory will explain the variation in human experience of climate change and action in response to it.WIREs Clim Change2011 2 547–569 DOI: 10.1002/wcc.120 This article is categorized under: Perceptions, Behavior, and Communication of Climate Change > Perceptions of Climate Change
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».