‘Scientists don’t care about truth anymore’: the climate crisis and rejection of science in Canada’s oil country
Notice bibliographique
Résumé
Recent research in the area of science and technology studies focuses on climate change denial, the spread of misinformation, and public distrust in climate scientists; these beliefs are held especially by those dependent on fossil fuel extraction for their livelihoods. Many of the same individuals who deny the scientific consensus on climate change are nevertheless directly impacted by the climate crisis and environmental disasters. In fossil fuel dependent locations, do people continue to deny the scientific consensus on climate change and distrust climate scientists even after themselves experiencing a catastrophic flood? This paper investigates this question through interviews with 40 people affected by the 2013 Southern Alberta Flood, the costliest flood in Canadian history, who also live in the City of Calgary, the economic hub for Canada’s tar sands. Results indicate the participants rejected the scientific consensus on climate change, voiced a distrust in the motivations of climate scientists, though hoped they would one day discover the ‘truth’, and worked discursively to protect the oil industry. The findings reveal the complexity of post-disaster environmental views and trust in science, as well as how fossil fuel dependence shapes these views.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,057 | 0,039 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».