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Enregistrement W4319342859 · doi:10.1371/journal.pclm.0000103

Understanding perceptions of climate vulnerability to inform more effective adaptation in coastal communities

2023· article· en· W4319342859 sur OpenAlex

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.

Notice bibliographique

RevuePLOS Climate · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensNature Conservancy of CanadaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesUniversity of Washington
Mots-clésVulnerability (computing)Climate changeAdaptive capacityPerceptionEnvironmental resource managementSocial vulnerabilityVulnerability assessmentAdaptation (eye)GeographyEnvironmental planningPsychological resiliencePsychologyEcologySocial psychologyEnvironmental scienceComputer securityComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coastal social-ecological systems are vulnerable to climate change with impacts distributed unequally amongst human communities. Vulnerability assessments, an increasingly popular methodology for understanding variability in vulnerability and its components, often fail to include or recognize the perceptions of individuals in the focal system. Perceptions of climate vulnerability are influenced by experiences, social networks, and cognitive biases, and often differ from vulnerability as measured by subject experts. Because perceptions influence human behavior, including if and how people take adaptive action, a failure to recognize perceptions can lead to ineffective adaptation plans and an incomplete understanding of system vulnerability. Here, as part of a novel, multi-method effort to evaluate vulnerability to climate change in the California Current social-ecological system, we survey fishers from Washington, Oregon, and California to understand their perceived vulnerability and investigate what factors drive variability in their views. We find that while there is a connection between some factors known to influence vulnerability of fishers, including vessel size and the diversity of fishing portfolios, the most significant predictor of higher perceived vulnerability was environmental worldview, specifically a belief that climate change is occurring. Motivation to adapt is also influenced by the sentiment that the impacts of climate change are more urgent and consequential than other problems; thus, we also evaluate how concern levels for environmental issues compare to other challenges that may affect fishing success and wellbeing. While just under half think that they will be personally harmed by climate change, generally the fishers were more concerned about issues like costs and regulations than they were about environmental impacts. This assessment of perceptions highlights the importance of communication and addressing cognitive barriers to adaptation in the effort to develop climate resilient fisheries and fishing communities in the United States.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,582
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,120 · 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