A Research Agenda for Affective Dimensions in Climate Change Risk Perception and Risk Communication
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing body of literature that examines the role of affect and emotions in climate change risk perception and risk communication. Conceptions of affect and emotions have differed according to theoretical perspectives and disciplinary orientations (e.g., sociology of risk, psychology of risk, climate science communication), but little has been done to map these differences. This perspective article provides an in-depth analysis of the study of affect and emotions in climate change risk research through a literature review of studies published in the last 20 years. In this perspective, we examined how affect is conceived, what emotions have been considered, and their role in climate change risk perception and risk communication. Early studies in climate risk perception and risk communication included vaguely defined emotions (e.g., negative and positive) in climate risk perception and risk communication studies, more recently turning attention to how different affective dimensions interact with other factors, such as personal experience, knowledge, culture and worldviews, gender, and social norms. Using this review as a mapping exercise of the research landscape on affect and emotions in climate risk perception and communication, we suggest that future research could benefit from more interdisciplinary work that explores the role of different affective responses and their intensities before, during, and after climate-related events.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».