Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change, which includes global warming, is a serious and pervasive challenge for local and global communities. Communication theorists, researchers, and practitioners are well positioned to describe, predict, and affect how we communicate about climate change. Our theories, research methods, and practices have many potential roles in reducing climate change and its effects. Climate change communication is a growing field that examines a range of factors that affect and are affected by how we communicate about climate change. Climate change communication covers a broad range of philosophical and research traditions, including humanistic-rhetorical analyses, interpretive qualitative studies, and social-scientific quantitative surveys and experiments. Climate change communication examines a range of factors that affect and are affected by how we communicate about climate change. Much of the research in climate change communication focuses on public understanding of climate change, factors that affect public understanding, media coverage and framing, media effects, and risk perceptions. Less prevalent, growing areas of research include civic engagement and public participation, organizational communication, and persuasive strategies to affect attitudes, beliefs, and behaviors related to the climate. In all of these areas, most of the research on climate change communication has been conducted in the United States, United Kingdom, Australia, Canada, and Western European countries. There is a need to expand the climate change communication research into other regions, particularly developing countries. In addition, climate change communication has natural links to environmental and health communication; therefore, communication scholars should also examine research from these areas to develop insights into climate change communication.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,115 | 0,026 |
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 ».