Convergence and divergence of rhetoric and frames in faith-based and secular environmentalism
Notice bibliographique
Résumé
A true shift to living within the carrying capacity of the planet requires widespread collaboration across all sectors of society. Coalitions are built on a foundation of shared values and common goals. This study is a step towards understanding the language and values that make environmental non-governmental organizations (ENGOs) and religious (faith-based) environmental NGOs (RENGOs) unique, and what language and values have the potential to bring these parallel movements together. There has been a long-standing distinction between the moral language of religious environmentalism and the technocratic and policy-oriented language of secular environmentalism in the Northern Hemisphere. To assess differences and commonalities between the language of secular and religious activists, we apply framing theory and rhetoric theory to 81 mandate statements from ENGOs and RENGOs in the USA, UK, and Canada. We observe that ENGOs are more likely to reference ‘nature’ and ‘wilderness’ while RENGOs prefer ‘creation,’ ‘care,’ and ‘justice.’ The groups differed again over ‘sustainability’ discourse: ENGOs discussed sustainability as a policy, while RENGOs were concerned with sustaining relations. The movements, however, share the keywords ‘people,’ ‘community,’ and ‘life,’ indicating potential alignment around the frames of human wellbeing and community responsibility.
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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 | 0,026 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,030 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».