“We’re fighting for our lives”: Centering affective, collective and systemic approaches to climate justice education as a youth mental health imperative
Notice bibliographique
Résumé
Young people’s ongoing, necessary confrontation with painful and distressing realities exacerbated by ecological precarity in diverse contexts has profound implications for formal education systems. Additionally, educational policy in many contexts has been slow to respond to the urgency of addressing climate change, nor has most policy robustly conceptualized a vision for climate justice education. Centering the voices of three young climate justice activists (ages 16–20) in Canada through a qualitative study, this paper explores possible educational responses that recognize the embodied consequences of climate injustice and inaction on youth mental health and well-being. Through their encounters with activism in collective, justice-centered movements, these young people articulate how their commitments to creating more life-affirming and equitable realities by challenging current economic and political structures and discourses are integral dimensions of their efforts to be and feel well (hopeful and purposeful) in a context of pronounced uncertainty and distress. Despite these possibilities, youth participants describe the overwhelming and complex emotions they are grappling with as they face dispiriting projections for the future. These growing challenges are an opportunity to reconsider common “apolitical” and individualized approaches to citizenship, climate and environmental education. Findings suggest that supporting youth to act thoughtfully and impactfully in transforming cultural, economic and political structures and systems that reproduce harm can be a way to nurture meaning, purpose and hope. Additionally, youth participants advocate for integrating robust resources and support within formal education institutions to assist in collectively processing the emotional and psychological impacts of climate injustice. At the same time, findings suggest that the participating youth did not yet integrate conceptions of ecological interrelationship or interconnection in their approaches, offering possible avenues for further pedagogical development.
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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 | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,027 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| 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 ».