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Enregistrement W4297265907 · doi:10.1080/09540261.2022.2126297

“Not about us without us” – the feelings and hopes of climate-concerned young people around the world

2022· article· en· W4297265907 sur OpenAlexaff
James Diffey, Sacha Wright, Jennifer Uchendu, Shelot Masithi, Ayomide Olude, Damian Omari Juma, Lekwa Hope Anya, Temilade Salami, Pranav Reddy Mogathala, Hrithik Agarwal, Hyunji Roh, Kyle Villanueva Aboy, J. Allan Cote, Aditiya Saini, Kadisha Mitchell, Jessica Kleczka, Nadeem Gomaa Lobner, Leann Ialamov, Monika Borbely, Tupelo Hostetler, Alaina Wood, Aoife Mercedes Rodriguez-Uruchurtu, Emma Lawrance

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingPoliticsHumanityAffect (linguistics)PsychologyClimate changeMental healthWork (physics)Social psychologyPolitical sciencePsychotherapistLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The feelings and hopes of young people around the world are often neglected in policymaking and research, with consequences for both their wellbeing and the effectiveness of humanity's response to the climate crisis. Many of them are distressed by climate change's impacts, the inaction of political and corporate leaders, the ways other people respond to their feelings, and the lack of support they have to share their feelings or get involved in meaningful climate-related work. This paper is written by a group of twenty-three concerned young people from fifteen countries. It provides a first-hand account of our deepest feelings, how these feelings affect our daily lives, the support we want to help us cope, and our hopes for a radically more compassionate future. The results are particularly relevant to policymakers, mental health professionals, journalists, educators, and people working with young people more widely.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,312 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations73
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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