Climax thinking on the coast: a focus group priming experiment with coastal property owners about climate adaptation
Notice bibliographique
Résumé
Coastal communities face increasingly difficult decisions about responses to climate change. Armoring and defending the coast are being revealed as ineffective in terms of outcomes and cost, particularly in rural areas. Nature-based options include approaches that make space for coastal dynamism (e.g., through managed retreat) or leverage ecosystem services such as erosion control (e.g., by restoring coastal wetlands). Resistance can be strong to these alternatives to hard infrastructure. Nova Scotia, off Canada's Atlantic coast, is a vulnerable coastal jurisdiction facing such decisions. The emerging climax thinking framework was used to design 14 experimental online focus groups. These focus groups explored how three priming treatments influenced discussions about adaptation options and urgency and quantitative pre/post-tests, compared with information-only control treatments. A future-focused priming strategy seemed most effective since it fostered discussions about duties to future generations. The altruism-focused priming strategy involved reflections of wartime mobilization and more recent collective action. It also worked but was more difficult to implement and potentially higher risk. Past-focused priming was counterproductive. Further research should test the future-focused and altruism-focused strategies among larger groups and in different jurisdictions, reducing some of the biases in our sample.
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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 | 0,001 | 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».