Surprisingly malleable public preferences for climate adaptation in forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Researchers and policy-makers often assume that public preferences for climate change adaptation are positive and stable compared to those of mitigation. However, public judgments about adaptation in natural resource sectors (like forestry) require that people make difficult, value-laden and uncertain trade-offs across complex social-ecological systems. The deliberative methods (e.g. focus groups and in-depth interviews) that are typically used to explore the malleability of these judgments may underestimate the level of preference malleability in broader publics by encouraging participants to rationalize their choices in relation to their own knowledge, values and beliefs, as well as those of others. Here, we use a public survey ( N = 1926) from British Columbia, Canada—where forestry is economically, environmentally and culturally vital—to investigate the malleability of public preferences for genomics-based assisted migration (AM) for climate change adaptation in forests. Following an initial judgment, respondents are given new information about AM’s potential implementation and impacts—simple messages similar to those that they might encounter through traditional and social media. The results show that respondents’ initial judgments are surprisingly malleable, and prone to large bi-directional shifts across all message types. The magnitude of this malleability is related to the degree of the proposed intervention, the type of message, and individuals’ demographic and psychographic characteristics. These results suggest that high levels of initial public support may be illusory, and that more attention should be paid to the potential for malleability, controversy and contradiction as adaptation policies are developed and implemented. Process-based arguments related to transparent, evidence-based and adaptive governance may be more influential than risk-based arguments related to climate change and economic impacts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».