Climate Change Vulnerabilities: Eco-Anxiety and Ethics of Posterity in Alan Gratz’s Two Degrees
Notice bibliographique
Résumé
Climate change presents vulnerabilities, epitomized by extreme weather phenomena and enduring environmental transformations that imperil welfare of human existence in the Anthropocene. In his novel Two Degrees (2022), Alan Gratz engages with this existential issue following the trajectories of three youthful protagonists: Akira, Owen, and Natalie. In the backdrop of wildfires in California, polar bear encounters in the Canadian tundra, and a cataclysmic hurricane in Miami, the novel adeptly illustrates the imminent and perilous threats of eco-disasters caused by a rapidly changing environment. The interwoven narratives of Akira, Owen, and Natalie subsequently reveal the imperative for collective action and strategic foresight to avert escalating climate catastrophes and protect succeeding generations from the plight of climate-induced displacement. This contextualizes Two Degrees within the ethical purview of posterity and accentuates the moral obligation to shield future generations from catastrophes. This study examines the portrayal of climate change and its psychological repercussions, specifically focusing on the eco-anxiety experienced by the protagonists. Additionally, it explores how these characters embody the ethical responsibility incumbent upon contemporary generations to confront climate change and safeguard the welfare of posterity. Using the theory of econarratology of Arran Stibbe, this study presents Two Degrees not merely as a riveting narrative but as a clarion call to action, beckoning readers to engage in environmental advocacy and contribute substantively to ameliorating climate change.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».