MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4226050730 · doi:10.24043/isj.385

Extreme weather, climate variability, and childhood: A historical analogue from the Orkney Islands (1903–1919)

2022· article· en· W4226050730 sur OpenAlexvenueno aff
Aideen Foley

Notice bibliographique

RevueIsland Studies Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)Extreme weatherVulnerability (computing)Psychological resilienceCoping (psychology)Adaptive capacitySocial capitalScholarshipStressorContext (archaeology)Climate changeGeographyRecreationPolitical scienceEconomic geographySociologyPsychologySocial scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many small island communities are said to possess high levels of autonomous coping capacity, often linked to peripherality. This social resilience is dynamic rather than static, with environmental, social, and political drivers shaping local pattens of vulnerability, necessitating reflection on how choices in one area may potentially lead to new vulnerabilities or transfers of vulnerability to already sensitive groups, such as children. This article argues that a historical perspective can help shed light on these dynamics. Impacts of extreme weather and climate variability, and resultant impacts of community coping strategies, on children in early-20th-century Orkney are explored using school logbooks. It finds that extreme weather ‘shocks’ directly impact children’s ability to attend school, while adjustments to the school calendar for agricultural operations constitute an indirect impact of climate variability, with reduced recreation time an emergent effect. Contextualised amidst contemporary island scholarship, two key messages emerge. Firstly, that the mobility and/or work of children in island communities remain sensitive to climate stressors in the present day and, secondly, that the island context itself matters, as characteristics commonly associated with ‘islandness’ — such as smallness, remoteness, and high social capital — may intersect in ways that fundamentally impact children’s experiences of weather, work, and education.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,135
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIsland Studies JournalMême sujetClimate Change, Adaptation, MigrationTravaux en français237 207