Strategic Solutions: Game Theory Perspectives on Climate Change in South Asian Cli-Fi
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is a significant concern to South Asia, requiring innovative policy development and public participation approaches. This study explores the application of game theory to analyze climate strategies depicted in two significant South Asian climate fiction (cli-fi) novels: The works of Amitav Ghosh's "The Hungry Tide" and Indra Sinha's "Animal's People." To examine how game theoretic analysis of cli-fi narratives can enable their contribution to climate policy and activism for South Asia. The approach adopted in this study involves the combined textual analysis of the selected novels, game theoretic modelling of climate scenarios described within, and comparative analysis of fictional approaches to climate problem solving with real-world climate policies. The analysis focuses on three key game theoretic concepts: common pool resource problems, negotiation games, and behavioural games. Both novels relegate intricate game theoretic environments for environmental decision-making and climate activism. Both "The Hungry Tide" and "Animal's People" explore the problem of common pool resources (CPR) within the Sundarbans ecosystem and the negotiation dynamics between victims of disaster and corporation’s post-disaster. Both narratives stress the need for local knowledge and community-based tools to deal with climate vulnerabilities. Through a game theoretic analysis, the critical insights from the game theoretic analysis provide essential guidance for formulating climate policy, including the importance of transparency, adaptive management strategies and robust legal frameworks to hold corporations accountable
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,020 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».