Notice bibliographique
Résumé
Greenpeace was founded in Vancouver in the early 1970s. Initially, it was a small anti-nuclear protest group composed of Americans and Canadians, peaceniks and hippies, World War II veterans and people barely out of high school. Twenty years later, it was the world’s largest environmental NGO, with headquarters in Amsterdam, branches in over forty nations, and a regular presence at international environmental meetings throughout the world. This article will chart Greenpeace’s growth throughout its first two decades, in the process examining how the organization became influential at several levels: in local politics in places like Vancouver; at the national level in countries such as Canada, New Zealand, the USA, and Germany; and at global forums such as the International Whaling Commission and various UN-sponsored environmental meetings. It will analyze the combination of activist agency and political op-portunity structures that enabled Greenpeace to gain political influence. I argue that Greenpeace’s influence largely stemmed from its engagement with what political scientist Paul Wapner calls “world civic politics,” which in this case involves the dissemination of an ecological sensibility that indirectly influences behavior at multiple scales, from individuals, to governments, to multi-lateral organizations. Only in this way could a group with relatively limited resources hope to influence millions of individuals and powerful governments.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,005 | 0,014 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».