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Enregistrement W4401973956 · doi:10.1080/14755610.2024.2373104

The indigenous Pacific Islands’ resilience against climate injustice

2024· article· en· W4401973956 sur OpenAlexaff
Baiq Wardhani, Vinsensio Dugis, Moch Yunus, Dianming Wu

Notice bibliographique

RevueCulture and Religion · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousResilience (materials science)InjusticeClimate justiceGeographyPolitical scienceClimate changeOceanographyGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Small island developing states (SIDS), particularly the low-lying islands situated in Oceania within the South Pacific region, are subject to climate injustice; wherein the issue of climate change is intricately linked to their very survival. While mitigation strategies are enacted through the facilitation of knowledge generation and international collaboration, adaptive measures are implemented via a religious and spiritual framework. This distinctive approach represents a defining feature of the indigenous inhabitants within the Pacific SIDS community, serving as a socio-cultural determinant that influences specific outlooks held by Pacific denizens concerning climate variability. This paper aims to explore the rationale behind the inclination of traditional Pacific societies towards embracing a spiritual stance in addressing climate adaptation. It is contended that in confronting climate injustices, the indigenous populations of the Pacific region tend to draw more heavily upon traditional practices and the incorporation of local knowledge alongside conventional approaches, such as scientific, technological, and diplomatic measures. The phenomenon of climate change in the Pacific SIDS is emblematic of susceptibility, calamity, and discourses revolving around trepidation and ambiguity (aporia), necessitating strategies that extend beyond those rooted in secular-Western ideologies.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil1,000

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,272 · 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
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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