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Enregistrement W4280629379 · doi:10.1175/wcas-d-21-0150.1

Climate Autobiography Timeline: Adapting Timeline Research Methods to the Study of Climate Perceptions

2022· article· en· W4280629379 sur OpenAlex
Olivia Vilá, Joel Finnis, Marilyn Koitnurm, Mark C. J. Stoddart, Atanu Sarkar

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueWeather Climate and Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMemorial University of NewfoundlandMarine Environmental Observation Prediction and Response Network
Mots-clésTimelineClimate changePerceptionGeographyClimatologyPsychologyEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climate perception is a growing area of study in the social sciences and one that has implications on the tools and strategies we use to communicate climate change risk information. However, the range of climate perception studies remains limited, focused primarily on perceptions of day-to-day weather, sudden-onset severe events, or long-term permanent change. Phenomena situated between these extremes (e.g., annual- to decadal-scale variability) are largely missing from social science of climate research. Whether this is due to limited perception by research participants, is due to limited research attention, or is a reflection of the methods commonly applied to human dimensions of climate research, this gap precludes analysis of the full range of complex climate experiences and their influence on climate perception and understanding. In this paper, we offer a proof of concept for the climate autobiography timeline (CAT), a visual timeline tool developed to assess climate perception while prompting an ordered consideration of time, with the goal of eliciting insights into complex and long-term climate experiences such as low-frequency climate variability. Results are based off a preliminary application of the CAT across focus groups conducted in Newfoundland and Labrador, a province of Canada that is subject to low-frequency climate variability and frequent high-impact weather. Results reveal three key findings: 1) weather and climate narratives are commonly anchored to two time periods, potentially obscuring perceptions of variability; 2) narratives focus on socially important weather and climate phenomena; and 3) the social and visual coconstruction of weather and climate narratives may yield more holistic representations of local climate knowledge. Significance Statement The purpose of this work is to highlight the utility of timeline research methods to the study of climate perception research. Specifically, the climate autobiography timeline (CAT) serves as a tool that can address limitations of research tools commonly applied to the study of climate perceptions, notably the inability for current methods to elicit and organize complex climate experiences. Failure to capture these experiences may prevent a holistic and socially grounded understanding of climate perceptions. Drawing from a preliminary application of CATs in the province of Newfoundland and Labrador in Canada, we highlight how the tool can provide information complementary to, but distinct from, data collected through more commonly used methods such as interviews or surveys. This approach holds promise for analyses of long-term climate history, impacts of historical severe events, and cultural impact of weather and climate.

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.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0070,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,434
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,115 · 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