FutureCoast: A Playful Way to Assess Public Perceptions for Better Climate Change Communication
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.
Notice bibliographique
Résumé
We examine how the FutureCoast storytelling game creates an accessible, online space to explore the climate problem and its impacts, as well as to glean insights regarding player perceptions. Through FutureCoast, players imagine a climate-changed future by creating stories about an altered world. A total of 251 voicemail responses generated from game participants recruited through social media and other channels were coded and analyzed. Subject engagement with the storytelling game provided valuable data about climate change understanding, as well as rich, player-created narratives that document the complexity of public thinking about climate-changed futures. Commonly occurring themes include Adaptation, Challenge, Technology, Weather, Governance and Policy, and Food. FutureCoast participants perceived optimistic scenarios for technology, energy and mitigation, and pessimistic scenarios for weather, food, water and adaptation. From FutureCoast stories, we gain an understanding of public perceptions toward climate issues that can help communicators develop more informed and effective climate change communication strategies. Key policy highlightsThrough playful approaches, such as FutureCoast, we can gain an understanding of public perceptions toward climate issues that can help communicators develop more informed and effective climate change communication strategies.Using novel approaches such as games to understand perceptions can elicit information from people who would otherwise not engage in surveys or other research methods.An innovation of the FutureCoast approach is its ability to produce rich, player-created narratives, which can be analyzed to uncover complex thinking about climate-changed futures. Responses may reveal where the public identifies and voices emerging issues earlier than experts.Identifying optimistic and pessimistic trends around climate issues gives communicators the opportunity to re-frame negative climate perceptions toward actions and solutions, thus empowering their audiences with information that can elicit climate action.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découle