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Enregistrement W3042575058 · doi:10.1111/soin.12381

“We Need to Do Something About This”: Children and Youth’s Post‐Disaster Views on Climate Change and Environmental Crisis

2020· article· en· W3042575058 sur OpenAlexafffundabout
Caroline McDonald‐Harker, Emilie M. Bassi, Timothy J. Haney

Notice bibliographique

RevueSociological Inquiry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMount Royal University
Organismes subventionnairesAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésFlood mythClimate changeReflexivityAction (physics)Environmental changeEnvironmental sociologyPolitical scienceSociologyEnvironmental ethicsGeographySocial scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research is increasingly uncovering the many ways that individuals affected by disasters change their environmental views in response to their direct experience of such catastrophic events. There is a growing body of research that focuses on adults’ environmental views, revealing that they often remain complacent toward environmental problems even after experiencing a disaster. However, very little research examines whether and to what extent children and youth’s environmental views shift and change after experiencing a disaster. This article fills this gap by specifically focusing on the environmental views and practices of 83 children and youth between the ages of 5 and 17 years who experienced the 2013 Southern Alberta Flood, the costliest flood disaster in Canadian history. Findings suggest that disaster catalyzes a process of reflexivity in children and youth. Experiencing the flood prompted children and youth to think more about the environment than prior to the flood; contemplate larger environmental issues, such as climate change, as the root cause of the locally experienced flood; and take action, as well as call others to action, to ameliorate climate and environmental problems in their own lives and communities. We discuss the implications these findings have for environmental and disaster education, policies, and practices.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeQualitatif
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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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