Influencing Attitudes toward Carbon Capture and Sequestration: A Social Marketing Approach
Notice bibliographique
Résumé
Carbon capture and sequestration (CCS), while controversial, is seen as promising because it will allow the United States to continue using its vast fossil fuel resources in a carbon-constrained world. The public is an important stakeholder in the national debate about whether or not the U.S. should include CCS as a significant part of its climate change strategy. Understanding how to effectively engage with the public about CCS has become important in recent years, as interest in the technology has intensified. We argue that engagement efforts should be focused on places where CCS will first be deployed, i.e., places with many "energy veteran" (EV) citizens. We also argue that, in addition to information on CCS, messages with emotional appeal may be necessary in order to engage the public. In this paper we take a citizen-guided social marketing approach toward understanding how to (positively or negatively) influence EV citizens' attitudes toward CCS. We develop open-ended interview protocols, and a "CCS campaign activity", for Wyoming residents from Gillette and Rock Springs. We conclude that our participants believed expert-informed CCS messages, embedded within an emotionally self-referent (ESR) framework that was relevant to Wyoming, to be more persuasive than the expert messages alone. The appeal to core values of Wyomingites played a significant role in the citizen-guided CCS messages.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».