Finding shared meaning in the Anthropocene: engaging diverse perspectives on climate change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The scientific evidence of climate change has never been clearer and more convergent, and calls for transformations to sustainability have never been greater. Yet, perspectives and social opinions about it remain fractured, and collaborative action is faltering. Climate policy seeks to forge a singular sense of climate change, dominated by an ‘information deficit model’ that focuses on transferring climate science to the lay public. Critics argue that this leaves out certain perspectives, including the plurality of meanings uncovered through participatory approaches. However, questions remain about how these approaches can better account for nuances in the psychological complexity of climate change, without getting stuck in the cul-de-sacs of epistemological relativism and post-truth politics. In this paper, I explore an approach through which we might find shared meaning at the interface of individual and collective views about climate change. I first present a conceptual framework that describes five psychological reasons why climate change challenges individual and collective meaning-making, and also provides a way to understand how meaning is organized within that. I then use this framework to inform the use of photo voice as a transformative (action-research) method, examining its ability to overcome some of the meaning-making challenges specific to climate change. I discuss how participants from a coffee cooperative in Guatemala reflected first on their own climate meanings and then engaged in a meaning-making process with other actors in the coffee value chain. Findings suggest a psychosocial approach to climate engagement—one that engages both subjectively and intersubjectively on the complexities unique to climate change—is helpful in acknowledging an ontological pluralism of ‘climate changes’ amongst individuals, while also supporting a nexus-agreement collectively. This may in turn contribute to a more effective and ethical process of transformation.
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 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 | 0,032 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,049 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».