Code red for humanity or time for broad collective action? Exploring the role of positive and negative messaging in (de)motivating climate action
Notice bibliographique
Résumé
Despite decades of warning from climate scientists, the international community has largely failed at reining in planet-warming greenhouse gas (GHG) emissions. In this context, scientific assessments of climate change—like those periodic reviews provided by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC)—are repeatedly faced with the challenge of communicating the rapidly closing window for securing a livable future on Earth. Yet, it remains unclear whether sounding “code red for humanity” fosters climate action or climate paralysis. The ongoing debate among climate change communication scholars about the (in)effectiveness of fear-based messaging sheds light on three intertwined and often overlooked aspects of emotional appeals in communication: the content of the message frame, the emotional arousal it induces, and the values and dispositions of the audiences receiving the message. While previous work has addressed questions related to one or two of these aspects, this study examines the role of positive and negative messaging in (de)motivating climate action, with particular attention to how messages, emotions and audiences interact in the process of communication. Leveraging data drawn from a sample of environmental group supporters in Canada (N = 308), we first identify and describe four unique audiences within supporters of Canada's environmental movement that vary in their levels of engagement and radicalism. We then examine how negative and positive messaging influence emotional arousal and climate action across audience segments. We find that negative messages about climate change (e.g., sounding “code red for humanity”) can be less mobilizing than positive messaging, even when the message is directed toward relatively engaged audiences and followed by the opportunity to take a specific, actionable and effective action. These findings help shed light on the potential limits of fear-based messaging in the context of a global public health pandemic while further highlighting the importance of communicating in ways that inspire people through hopeful and optimistic messages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».