Youth Engagement in Climate Change Action: Case Study on Indigenous Youth at COP24
Notice bibliographique
Résumé
While there are many studies about the environmental impacts of climate change in the Canadian north, the role of Indigenous youth in climate governance has been a lesser focus of inquiry. A popularized assumption in some literature is that youth have little to contribute to discussions on climate change and other aspects of land and resource management; such downplay of youth expertise and engagement may be contributing to climate anxiety (e.g., feelings of hopelessness), particularly in remote communities. Creating opportunities for youth to have a voice in global forums such as the United Nations Conference of Parties (COP24) on Climate Change may offset such anxiety. Building on previous research related to climate action, and the well-being of Indigenous youth, this paper shares the outcomes of research with Indigenous youth (along with family and teachers) from the Mackenzie River Basin who attended COP24 to determine the value of their experience. Key questions guiding these interviews included: How did youth impact others? and How did youth benefit from the experience? Key insights related to the value of a global experience; multiple youth presentations at COP24 were heard by hundreds of people who sought to learn more from youth about their experience of climate change. Additional insights were gathered about the importance of family and community (i.e., webs of support); social networks were seen as key to the success of youth who participated in the event and contributed to youth learning and leadership development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».