Notice bibliographique
Résumé
Environmental disasters are frequently catalysts for social and political change. Yet, disasters of similar scale and impact seem to encourage collective action in some cases but fail to do so in others. For example, while some large oil spills have generated mass nationwide (and international) protests, others have gone largely unnoticed and protests, if any, remained small and localized. If disasters are political triggering events, as the existing literature suggests, why do they often fail to generate large scale collective action? In fact, why do some highly damaging industrial environmental disasters succeed, and others fail to catalyze protest movements? This research strives to explain a variation in the occurrence and size of non-violent protest after industrial environmental disasters in advanced democracies. I examine the mobilizing effects of disaster type and location, the underlying societal conditions conducive to protest, and the ‘language of disasters’ in post-disaster communication. I argue that in addition to grievances, resources, political opportunities, and framing, uncertainty about disaster impacts plays a crucial role in the protest mobilization process, one that has not been fully explored by scholars. Specifically, while uncertainty may have a dampening effect on protest mobilization, this effect is conditioned by people’s pre-existing beliefs, and particularly political ideology. Left-leaning (i.e., more liberal) individuals resist the dampening effect of uncertainty, while right-leaning (i.e., more conservative) individuals embrace it. This research draws on theories of social movements and framing as well as insights from previously studied disasters; it involves an in-depth analysis of cases of industrial disasters with large environmental impacts, including the 2014 Mount Polley mine leak, the 2010 Deepwater Horizon oil spill, and the 2011 Fukushima nuclear disaster. The cases were selected due to the varying protest sizes following these events. To allow for a systematic examination of different factors linked to post-disaster protest, this research employs several methods and tools, including a geographic information systems (GIS) analysis, qualitative comparative analysis (QCA), content analysis, and survey experiment. Such multi-method approach is most suitable for answering the variety and complexity of questions this research poses.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».