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Enregistrement W3134652992 · doi:10.54656/wyqw9689

Engaging Diverse Audiences: The Role of Community Radio in Rural Climate Change Knowledge Translation

2021· article· en· W3134652992 sur OpenAlexaffabout
Abdul‐Rahim Abdulai, Vincent Kuuteryiri Chireh, Roza Tchoukaleyska

Notice bibliographique

RevueJournal of Community Engagement and Scholarship · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of British ColumbiaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommunity radioRelevance (law)Climate changeKnowledge transferCommunity engagementPublic relationsPolitical scienceSociologyGeographyKnowledge managementComputer scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community radio is an important form of knowledge dissemination, especially in rural areas where it can create opportunities for a geographically spread-out audience to engage in local debates. Through this article, we reflect on the community-building function of radio and consider how it can be mobilized to support climate change knowledge transfer in rural communities. Our reflections draw on the use of community radio during the Gros Morne Climate Change Symposium, an event that brought together researchers, practitioners, and community members to discuss coastal climate change adaptation in Newfoundland and Labrador, Canada. We consider the history of radio in Canada, its role in rural communities, and review experiences with radio-focused knowledge dissemination in other locations to frame our own discussion of the topic. Through reflection, each of the co-authors highlights their understanding of the role of community radio at the symposium and argue for the continuing relevance of radio in an era when digital communications are more common. We conclude by arguing that community radio can strengthen place-based identities by creating a distinct forum for engagement and is therefore an important tool for climate change knowledge transfer.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,701
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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