Media Representations and Farmer Perceptions: A Case Study of Reporting on Ocean Acidification and the Shellfish Farming Sector in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Ocean Acidification (OA) creates corrosive conditions that impact organisms that produce calcium carbonate shells, such as clams and oysters. The Salish Sea, a body of water where much of British Columbia's shellfish farming sector operates, has been growing more corrosive. We present a case study of reporting on OA and the shellfish farming sector in British Columbia, Canada. We convey results from a survey with shellfish farmers and a thematic analysis that sought to understand how the science and local implications of OA were presented in a sample of media articles. All articles employed narratives of crisis, and slightly over 75% conveyed scientific uncertainty. Just over 55% incorporated interviews with one or more of scientists, shellfish sector representatives, and shellfish farmers. Survey findings reveal that respondents saw OA as a threat but often deprioritized it relative to a wider range of operational challenges. We introduce “situatedness” and draw in ideas from “solutions journalism” to expand. While telling stories about people and places is important, we conclude that new opportunities for locally salient climate change reporting stand to be unlocked by looking beyond boundaries typically drawn around “the local” and the sorts of credentials typically ascribed to “environmental experts”.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 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 ».