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Enregistrement W4404089829 · doi:10.1080/23251042.2024.2419329

Convergence and divergence of rhetoric and frames in faith-based and secular environmentalism

2024· article· en· W4404089829 sur OpenAlexaffabout
Tanhum Yoreh, Grace King

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Sociology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Ecology, and Ethics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmentalismRhetoricFaithDivergence (linguistics)Convergence (economics)Environmental sociologySociologySecularismSocial scienceEnvironmental ethicsPolitical scienceEpistemologyPhilosophyPoliticsLawTheologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0000,003
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeObservationnel
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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