Public perceptions of Lyme disease and climate change in southern Manitoba, Canada: making a case for strategic decoupling of climate and health messages
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite scientific evidence that climate change has profound and far reaching implications for public health, translating this knowledge in a manner that supports citizen engagement, applied decision-making, and behavioural change can be challenging. This is especially true for complex vector-borne zoonotic diseases such as Lyme disease, a tick-borne disease which is increasing in range and impact across Canada and internationally in large part due to climate change. This exploratory research aims to better understand public risk perceptions of climate change and Lyme disease in order to increase engagement and motivate behavioural change. METHODS: A focus group study involving 61 participants was conducted in three communities in the Canadian Prairie province of Manitoba in 2019. Focus groups were segmented by urban, rural, and urban-rural geographies, and between participants with high and low levels of self-reported concern regarding climate change. RESULTS: Findings indicate a broad range of knowledge and risk perceptions on both climate change and Lyme disease, which seem to reflect the controversy and complexity of both issues in the larger public discourse. Participants in high climate concern groups were found to have greater climate change knowledge, higher perception of risk, and less skepticism than those in low concern groups. Participants outside of the urban centre were found to have more familiarity with ticks, Lyme disease, and preventative behaviours, identifying differential sources of resilience and vulnerability. Risk perceptions of climate change and Lyme disease were found to vary independently rather than correlate, meaning that high climate change risk perception did not necessarily indicate high Lyme disease risk perception and vice versa. CONCLUSIONS: This research contributes to the growing literature framing climate change as a public health issue, and suggests that in certain cases climate and health messages might be framed in a way that strategically decouples the issue when addressing climate skeptical audiences. A model showing the potential relationship between Lyme disease and climate change perceptions is proposed, and implications for engagement on climate change health impacts are discussed.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».