Choices We Make in Times of Crisis
Notice bibliographique
Résumé
We present a new framework that allows understanding those we deem irrational in the climate debate. Realizing if the issue is one of information, beliefs, values or means opens the door for more constructive dialogue. Decision-makers diverge in their responses to the urgent need for action on climate and biodiversity. Action gaps are fueled by the apparent inability of decision-makers to respond efficiently to the mounting threats described by scientists—and increasingly recognized by society. Surprisingly, with the growing evidence and the accumulation of firsthand experiences of the impacts of environment crises, the gap is not only a problem of conflicting values or beliefs but also a problem of inefficient strategies. Bridging the gap and tackling the growing polarization within society calls for decision-makers to engage with the full complexity of the issues the world is facing. We propose a framework characterizing five archetypes of decision-makers to help us out of the current impasse by better understanding the behavior of others. Dealing with the complexity of environmental threats requires decision-makers to question their understanding of who wins and who loses, and how others make decisions. This requires that decision-makers acknowledge complexity, embrace uncertainty, and avoid falling back on simplistic cognitive models. Understanding the complexity of the issue and how people make decisions is key to having a fighting chance of solving the climate crisis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».