Building cultural capital in drought adaptation: lessons from discourse analysis
Notice bibliographique
Résumé
As governments and primary industries work to build the climate resilience of Australian agriculture, individual producers are often called upon to implement strategies to become more adaptive in the face of drought. These strategies include infrastructural changes to agricultural businesses, changes to practices, and the adoption of new skills and knowledge. The transition towards greater drought adaptiveness will also demand broader cultural shifts in the way that drought is defined and approached as an issue facing primary producers. This paper presents the results of a discourse analysis conducted as part of social research exploring the cultural barriers to drought preparedness within the Queensland Government’s Drought and Climate Adaptation Program (DCAP). Focusing on media and government accounts, the analysis found two different ways of framing drought and its management in Queensland agriculture. The first, which is dominant in media accounts, emphasises the disruptive power of drought, presenting it as a profound difficulty for producers that is managed using endurance, hope and ingenuity. This frame adopts highly evocative discursive strategies oriented towards mobilising community sentiment and support for producers. The second, which is less prominent overall, downplays drought’s disruptive power and counters the emotionality of the adversity discourse by presenting drought as a neutral business risk that can be managed using rational planning skills and scientific knowledge. In discussing these two frames, this paper suggests strategies whereby drought adaptation frames might be made more powerful using more meaningful and emotive narratives that showcase it as a vital practice for ensuring agricultural livelihoods and rural futures in a changing climate.
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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 | 0,023 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,034 |
| Communication savante | 0,016 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».