MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3008689956

Six Canadas of Climate Change: Segmenting Canadian Views on Anthropogenic Climate Change

2016· dissertation· en· W3008689956 sur OpenAlexaboutno aff
Magni Magnason

Notice bibliographique

RevueDigital Access to Scholarship at Harvard (DASH) (Harvard University) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeContrarianGreenhouse gasPoliticsBiology and political orientationVotingPolitical sciencePolitical economy of climate changeGeographyEnvironmental resource managementEconomicsGeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is little doubt within the scientific community about the need for immediate action to reduce the magnitude and impacts of Anthropogenic Climate Change (ACC). To reduce carbon and other greenhouse gas emissions effective climate solutions will require the engagement and collective action of millions of people and thousands of organizations in the United States and other countries including Canada. Unfortunately, the urgency understood and felt in the scientific community has not translated to widespread pro-environmental action from the public at large, or in adequate government policy to mitigate climate change. Effective and targeted engagement strategies to improve pro-environmental behaviors remain a challenge for policy makers and communicators.
\n
\nThis study applies a segmentation methodology developed for the United States (Maibach, Lesierowitz, Roser-Renouf & Mertz. 2011a) to a nationally representative Canadian audience. The segmentation places Canadians into six distinct groups, the “Six Canadas of Climate Change,” based on their beliefs, motivations and policy preferences around ACC. Segmentation is a methodology borrowed from other social sciences to divide populations into distinct groups homogenous with respect to certain attributes such as beliefs, behaviors and ideology (Maibach et al., 2011a). Having identified segments allows communicators to target specific and meaningful communications targeted to groups whose beliefs, preferences and motivations are known.
\n
\nThe utility of this climate change segmentation tool is assessed by measuring its ability to predict respondent’s willingness to support a series of greenhouse gas (GHG) reduction policies. Linear regression models are used to assess demographic variables, political views and the segmentation as predictors of GHG mitigating policy support. All of these variables are to some degree predictive, but the segmentation best explains variation in policy preferences. 
\n
\nThere are significant differences in views on ACC between the United States and Canada. This study offers analysis of those differences and opportunities for future research to improve and target climate communications to distinct audience segments.

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,285
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,110 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDigital Access to Scholarship at Harvard (DASH) (Harvard University)Même sujetClimate Change Communication and PerceptionTravaux en français237 207