The influence of environmental attitudes and behaviour in encouraging public acceptance of protestor violence towards the oil and gas sector in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to address the gap in current knowledge on the social acceptance of political violence against, or in response to, the Canadian oil and gas industry. Specifically, this research sought to determine if environmental attitudes and behaviours can be predictors for support of various degrees of violent pro-environmental protest. Design/methodology/approach Drawing upon Ajzen’s theory of planned behaviour and Oreg and Katz-Gerro’s model for predicting pro-environmental behaviour, the study examines data from a survey of 409 Canadians and uses step-wise regression to measure the association of predictors linking environmental attitudes with support for protester violence. Findings Findings suggest that personal willingness to sacrifice for the environment and a perception of environmental threat and concern are primary predictors linking environmental attitudes with support for protester violence. The study also identifies contextual factors such as age, activism history and police response tactics as influential. Practical implications The research contributes to understanding the complexities of environmental conflict and its implications for energy security policy. The results suggest that policies which encourage environmental sensitivity and commitment may be encouraging greater levels of activism and potentially violence against oil and gas companies. Originality/value While there exists research on the level of acceptance behind modern political violence in general, particularly against government in a broad sense, there is a noticeable absence of available literature on the risks of such political violence as it pertains specifically to oil and gas development and infrastructure in Canada.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».