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Enregistrement W3002125664 · doi:10.1080/09644016.2019.1708538

Climate change risk perceptions and the problem of scale: evidence from cross-national survey experiments

2020· article· en· W3002125664 sur OpenAlex
Endre Tvinnereim, Ole Martin Lægreid, Xiaozi Liu, Daigee Shaw, Christopher P. Borick, Érick Lachapelle

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Politics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNorges Forskningsråd
Mots-clésClimate changeOptimismOptimism biasSurvey data collectionPerceptionScale (ratio)Empirical evidenceGeographySurvey researchConfoundingPsychologyDemographic economicsSocial psychologyEconomicsApplied psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine the concept of spatial optimism, defined as the tendency for individuals to perceive climate change as less threatening to themselves than to people in geographically more distant locations. Existing studies find mixed evidence of this phenomenon, while the methods employed often fail to rule out confounding factors. To resolve these empirical and methodological tensions, we present results from a survey experiment fielded in nine countries spanning Europe, North America, and Asia. The survey finds that respondents systematically perceive climate change as a greater threat to the world than to themselves, in nine countries. However, while groups that may be considered more vulnerable to climate change often display higher levels of perceived overall risk, the survey finds evidence of spatial bias to be systematic across and within cases. Future research should apply this measurement strategy in more vulnerable countries and over time.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,446
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,002 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle