Experiences of natural climate variability in Newfoundland and Labrador
Notice bibliographique
Résumé
Climate variability is the semi-regular fluctuation of climate about its mean state. Whereas there is considerable research into how daily variability and long-term change may influence attitudes and perceptions of climate change, the influence of climate variability acting over timescales between these extremes (i.e. interannual anomalies, decadal cycles) has mostly been neglected in human dimensions of climate research. This lack of consideration of long-term climate variability has limited our capacity to assess climate perceptions effectively and holistically. The goal of this research was to explore the extent to which individuals notice, interpret, and communicate climate variability. Through semi-structured, one-on-one interviews with people living in areas experiencing considerable climate variability, this research has begun to develop a baseline understanding of the weather and climate phenomena that are prevalent in participants’ lives. This project also analyzes some of the language strategies that individuals use to communicate weather/climate cycles and other relevant climate phenomena. Subsequent focus group discussions were used to test tools for communicating important weather/climate phenomena. Because human values and cultural meanings are often removed from climate science, climate-related information is difficult to understand and contextualize when disseminated to the public. By focusing on the social aspects of weather and climate experiences, this research identifies the climate features that matter most to individuals in the community being researched. The results of this project can inform future research investigating perceptions and experiences of past weather and climate phenomena. Furthermore, because longer-term variability is often misrepresented as counter-evidence to anthropogenic climate change by either those who do not understand or care to understand the phenomena, the results of this research can begin to aid in reducing the potential misinterpretations between natural climate variability and climate change.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».