Humanizing hydrocarbon frontiers: the “lived experience” of shale gas fracking in the United Kingdom’s Fylde communities
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we explore the lived experiences of communities at the frontier of shale gas extraction in the United Kingdom. We ask: How do local people experience shale gas development? What narratives and reasoning do individuals use to explain their support, opposition or ambivalence to unconventional hydrocarbon developments? How do they understand their lived experiences changing over time, and what sorts of coping strategies do they rely upon? To do so, we draw insights from semi-structured interviews with 31 individuals in Lancashire, England, living or working near the only active shale gas extraction operation in the UK until the government moratorium was announced in December of 2019. Through these data, we identify several themes of negative experiences, including “horrendous” participation, community “abuse,” disillusionment and “disgust,” and earthquakes with the potential to “ruin” lives. We also identify themes of positive experiences emphasizing togetherness and community “gelling”, environmental “awareness,” everyday energy security with gas as a “bridging fuel,” and local employment with “high quality jobs.” Finally, we identify themes of ambivalent and temporally dynamic experiences with shale gas that move from neutral to negative regarding vehicle traffic, and neutral to positive regarding disgust with protesting behaviour and the diversion of community resources. Our study offers context to high level policy concerns and also humanizes community and resident experiences close to fracking sites.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».