Navigating the climate change minefield: the influence of metaphor on climate doomism
Notice bibliographique
Résumé
Climate doomism is an increasing concern for climate change communication. In the United States, this opinion regarding anthropogenic climate change is now more prevalent than climate skepticism, and is the primary reason cited for opposition to climate action. Doomism is the belief that catastrophic warming of the planet is now inevitable, and that effective mitigation is impossible. The behaviors resulting from this view are comparable to the result of climate skepticism: doomism produces paralyzing eco-anxiety and subsequently inaction. Prior work has hypothesized that the rise in climate doomism and eco-anxiety is linked to climate change risk communication. This study investigates the possibility that the metaphoric language used to communicate the severity and urgency of climate change could inadvertently promote doomism. We employ a survey model to test the influence of metaphoric language on perception of urgency, feasibility, and individual agency in relation to the climate crisis. American English-speaking participants (N = 1,542) read a paragraph describing climate change either as a “cliff edge” or “minefield,” with human agency manipulated to be present or absent. Responses were considered to be doomist if they reported a high sense of urgency, paired with a low sense of feasibility and/or agency; this indicates they have a high awareness of the risks associated with the climate crisis, but a low belief that it will be addressed, and/or that their actions can produce meaningful change. Use of either metaphor improved perceived feasibility without a reduction in urgency, indicating that metaphor is an effective climate communication strategy for conveying risk without promoting doomism. However, metaphoric presentation is only effective when paired with human agency, suggesting that agency is a necessary component for successful metaphoric climate communication strategies.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».