Recherche qualitative originale - Modélisation narrative pour étudier l’engagement à l’égard de la lutte contre les changements climatiques chez de jeunes dirigeants communautaires
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Plusieurs décennies de diffusion des connaissances sur les changements climatiques n’ont pas mené à des actions adéquates pour contrer les effets de ces derniers sur la santé des populations et l’équité en santé au Canada. Il a été prouvé que ce sont les perceptions et les interprétations basées sur le contexte qui conduisent à l’engagement. L’étude de l’engagement à l’égard de la lutte contre les changements climatiques nécessite donc une analyse de l’expérience contextuelle. Méthodologie Cette étude qualitative, qui repose sur l’approche narrative, visait à interpréter la signification des changements climatiques auprès de dix dirigeants communautaires à Saskatoon (Saskatchewan, Canada), dont l’âge variait entre 20 et 40 ans. Nous avons étudié leur discours sur les changements climatiques à la fois sur le plan structurel et sur le plan thématique. Résultats Nous avons élaboré un modèle pour organiser les résultats et décrire les concepts de fidélité et de dissonance dans le discours des participants. D’après nos résultats, la connaissance des changements climatiques et la motivation personnelle à agir n’empêchent pas la dissonance narrative, ce qui entrave l’émergence de réponse personnelle significative. Cette dissonance est susceptible d’apparaître là où des obstacles internes et externes gênent la mobilisation, et ce, à divers moments de la narration, à savoir lors du passage (1) de la connaissance du défi à un sentiment d’agentivité à cet égard, (2) de cette agentivité à un sentiment de responsabilité dans le choix d’agir, (3) de cette responsabilité au sentiment d’être en mesure de produire des résultats positifs malgré les défis contextuels et enfin (4) de cette capacité à l’émergence d’un sens moral en faveur de l’action en contexte. Sans cette fidélité narrative, il y a risque d’entrave à une mobilisation significative. Conclusion La modélisation du discours est utile pour étudier l’engagement à l’égard de la lutte contre les changements climatiques et éclaire, pour l’approche axée sur la santé des populations, les possibilités de surmonter les entraves à une mobilisation significative. Cette approche, formulée en utilisant une logique émotionnelle et morale pour parler des changements climatiques, pourrait aider les jeunes dirigeants à surmonter les obstacles internes et externes à leur engagement.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,014 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,002 |
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 ».