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Enregistrement W4404774969 · doi:10.1061/nhrefo.nheng-2203

Voice for the Voiceless: Amplifying Animal Issues in Disaster Management and Media

2024· article· en· W4404774969 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueNatural Hazards Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensAcadia UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency managementBusinessMedia coverageComputer securityPublic relationsAeronauticsForensic engineeringEngineeringEnvironmental planningPolitical scienceEnvironmental scienceComputer scienceSociologyMedia studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How do the media portray companion animals, commonly known as pets, and their guardians during natural disasters? This study explores the crucial role media has played in shaping the public’s understanding of animal-related issues during the wildfires that swept through Nova Scotia, Canada, in May and June 2023. This case study examines how various platforms—from Twitter to government websites and local news outlets—covered the challenges faced by animals and their guardians during this crisis. By analyzing a wide range of sources, the study uncovers practical examples of how people interacted with animals during the wildfires. These interactions include companion animal guardians caring for their pets, farmers protecting their livestock, and efforts to safeguard local wildlife. The research reveals how these human–animal bonds contributed to mutual resilience in the face of disaster. To date, there are currently no standard guidelines for media coverage of animals affected by disasters. This study fills that gap, offering valuable insights into the often overlooked area of human–animal relationships during wildfires, i.e., a specialized but important aspect of disaster research.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,342 · 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