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Enregistrement W4244864702 · doi:10.32920/14655051.v1

Windmills and Landfills: Framing Controversial Environmental Policies as a Risk to Human Health and Conflict Expansion Strategies

2021· preprint· en· W4244864702 sur OpenAlexaff
Adam Thom

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)IncentivePolitical sciencePublic policyScholarshipPublic relationsPublic economicsEconomicsEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conflicts about environmental policies are often focused on the risk to human health posed by a facility or technology. Genetically modified food, oil pipelines, and pesticides are examples of policy issues that have generated tremendous debate related to human health and safety. A key focus of scholarship on such contested policy debates places an emphasis on how these policies are framed, how framing alters the policy process and in turn alters policy outcomes. This research project asks how and why the framing of a policy as a threat to human health influences the policy process and policy outcomes? To answer this question, two case studies of environmental conflicts related to controversial facilities are examined and compared: a waste landfill conflict and a large wind energy conflict. This dissertation seeks to integrate an understanding of the role of risk into theories of public policy by building on the approach to analyzing policy conflicts developed by Sarah Pralle. By using a mix of qualitative, quantitative and process tracing methods in these two cases, this research seeks to understand the role of risk frames in conflict expansion strategies and how such frames are used to include new actors and institutions and thereby alter policy outcomes. The key finding in this study reveals the relationship between the framing of a policy as a threat to human health, the institutional venues in which that policy is contested, and the incentives for strategic venue-shopping these produce. When policy actors are able to successfully frame a facility as a threat to human health, they are able to shift the conflict over that facility to an institutional venue that does not privilege expert understandings of risk. This venue shift opens the opportunity to defeat the facility in a venue more open to non-expert understandings of risk. This finding is not only theoretically important but should serve as warning that institutional venues such as environmental assessment processes that restrict the consideration of risk to expert based assessments will only incentivize opponents to seek out new venues in which to pursue their goals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0150,042
Communication savante0,0130,016
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,292 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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