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Enregistrement W3009567588 · doi:10.1088/1748-9326/ab7464

Surprisingly malleable public preferences for climate adaptation in forests

2020· article· en· W3009567588 sur OpenAlexafffundabout
Kieran Findlater, Guillaume Peterson St‐Laurent, Shannon Hagerman, Robert Kozak

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesGenome AlbertaGenome British ColumbiaGenome Canada
Mots-clésMalleabilityAdaptation (eye)PreferenceSocial psychologyClimate changePsychologyEnvironmental resource managementGeographyPolitical scienceEcologyComputer scienceEconomicsMicroeconomicsComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,714
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,236 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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