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Enregistrement W4396540346 · doi:10.36939/ir.202405011513

Trust, Risk, and Dissonance: Prairie Agriculture and Canada’s Environmental Farm Plan

2024· dissertation· en· W4396540346 sur OpenAlexaffabout
Patrick Harney

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRisk Perception and Management
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive dissonanceContext (archaeology)AgriculturePerceptionEnvironmental planningGeographyEnvironmental resource managementPolitical sciencePublic relationsSociologySocial psychologyPsychologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the wake of combined economic and ecological pressure, Prairie farmers and the Canadian ministries responsible for agriculture are pressed to instigate sustainable agricultural development. However, Canada’s central agri-environmental program, the Environmental Farm Planning program (EFP), faces low uptake in the Prairie region. In this thesis, I explore the nature of the dissonance between the EFP and Prairie farmers to understand why participation is so low, the issues embedded in the EFP, and how to develop better agri-environmental policy for the Prairie region. I employ multiple methods, including survey, discourse, and institutional analyses, to make sense of the dissonance. Survey analysis is used to explore the social psychology of risk and characterize participant’s knowledge, risk perceptions, and trust regarding environmental action. Next, I employ discourse analysis to examine taken-for-granted notions embedded in how interviewees articulate their relationship to themselves, society, the environment, and the state. Finally, I utilize an institutional analysis to look at the mechanisms and values built into the EFP and the Prairie context and theorize how these institutional factors affect the EFP dissonance. Using the process of triangulation, I mix my methods to conclude that risk perceptions, economic constraints, and governmental trust are at the core of the EFP dissonance.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,470

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,234 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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