Exploring Climate Emotions in Canada’s Provincial North
Notice bibliographique
Résumé
The mental and emotional dimensions of climate change are increasingly concerning as extreme events become more frequent and severe, ecosystem destruction advances, and people become more aware of climate impacts and injustices. Research on climate emotions has rapidly advanced over the last decade with growing evidence illustrating that climate emotions can impact health, shape climate action, and ought to be considered in climate change communication, education, and engagement. This paper explores, describes, and discusses climate emotions in the context of Canada’s Provincial North: a vast region characterized by a vulnerability to climate change, remoteness, political marginalization, diverse Indigenous populations, and economies/livelihoods tied to resource extraction. Using postal survey data collected in two Provincial North communities (Thunder Bay, Ontario, and Prince George, British Columbia; N = 627), we aim to (1) describe climate emotions experienced in the context of Canada’s Provincial North, including relationships among specific emotions; and (2) examine if socio-demographic variables (gender, age, and parenthood) show a relationship with climate emotions. Results show high levels of emotional response to climate change overall, with worry and frustration as those emotions reported by the highest percentage of participants. We also find significant difference in climate emotions between men and women. A methodological result was noted in the usefulness of the Climate Emotion Scale (CES), which showed high reliability and high inter-item correlation. A notable limitation of our data is its’ underrepresentation of Indigenous peoples. The findings contribute to a greater understanding of climate emotions with relevance to similar settings characterized by marginalization, vulnerability to climate change, urban islands within vast rural and remote landscapes, and economies and social identities tied to resource extraction. We discuss our findings in relation to the literature and outline future research directions and implications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».