Support, opposition, emotion and contentious issue risk perception
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Research on emotion in the context of risk perception has historically focused on negative emotions, and has emphasized the effect of these negative emotions on the perception of risk amongst those who oppose (rather than support) contentious issues. Drawing on theory, the purpose of this paper is to hypothesize that both positive and negative emotions are correlated with risk perceptions regarding contentious public issues and that this occurs amongst supporters and opponents alike. Design/methodology/approach – The paper explores the relationship between emotions and perceived risk through consideration of the highly contentious case of nuclear energy in Saskatchewan, Canada. The analysis uses data from a representative telephone survey of 1,355 residents. Findings – The results suggest that positive emotions, like negative emotions, are related to nuclear energy risk perceptions. Emotions are related to risk perception amongst both supporters and opponents. Research limitations/implications – The data set’s limited number of emotion measures and single public issue focus, combined with the survey’s cross-sectional design, make this research exploratory in nature. Future research should incorporate multiple positive emotions, explore opposition, and support across a range of contentious public issues, and consider experimental models to assess causal relationships. Practical implications – The paper offers insights into how public sector managers must be cognizant of the emotional underpinnings of risk perceptions amongst both supporters and opponents of contentious public issues. Originality/value – This paper builds on and expands previous work by considering both positive and negative emotions and both supporters and opponents of contentious issues.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découle