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Enregistrement W4394464219 · doi:10.6084/m9.figshare.1044211

Places and People: Rhetorical Constructions of “Community” in a Canadian Environmental Risk Assessment

2014· dataset· en· W4394464219 sur OpenAlexaboutno aff
Philippa Spoel, Rebecca Carruthers Den Hoed

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2014
Typedataset
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueRhetoric and Communication Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhetorical questionSociologyGeographyEnvironmental planningLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses the issue of public engagement in environmental risk contexts through a rhetorical analysis of the key term “community” in a risk assessment of mining-caused soil contamination. Drawing on Burke's concept of terministic screens and method of cluster criticism, the analysis shows the divergent constitutions of “community” in the Sudbury Soils Study's official discourse and the citizen-activist rhetoric of the Community Committee on the Sudbury Soils Study. Tracing the verbal and visual clusters within each organization's articulation of “community” as place and people reveals how the official Study's technical-regulatory ideology of environmental risk and citizen participation is countered by the Community Committee's contestatory environmental justice ideology. These competing views of “community” are mutually constitutive in that the official Study's mainstream risk discourse establishes the terms for the Community Committee's reactive counter-discourse, thus limiting citizen participation mainly to questions of “downstream” impacts. Our rhetorical analysis of “community” suggests a generative method for understanding the complex power relations animating specific risk communication contexts as well as for potentially reinventing “community” in terms more conducive to meaningful citizen engagement.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil0,922

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0790,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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