Notice bibliographique
Résumé
Climate change is increasing the risk of hazards like flooding, drought, and wildfire for everyone, everywhere. But climate hazards do not affect us all equally. The lived experience of climate change is highly differentiated by social factors like gender, socioeconomic class, location, and culture. Both climate change and social inequality are real, structural, and perseverant problems, which intersect to shape people’s experience of a hazard. Positivist and interpretivist research approaches, which focus on the empirical level of reality, may not alone capture the magnitude and complexity of climate impacts or their causes. While positivism identifies important observable biophysical or economic impacts, it may reduce reality to these observable aspects. Relativism encourages consideration of multiple interpretations and perspectives; however, it may risk (re)opening the door to debates on the veracity of climate change or inequity. Critical Realism (CR) offers an alternative. Drawing on examples from the climate change literature and original results from a qualitative study with rural and Indigenous communities in Canada, I demonstrate the methodological utility of CR for analysing the impacts of climate hazards like drought, wildfire, and intense flooding, which are being worsened by climate change. Through its realist ontology and interpretivist epistemology, CR facilitates the identification and critique of causal structures that create and perpetuate climate injustice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,014 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».