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Enregistrement W4408317355 · doi:10.1002/casp.70073

Overcoming Climate Gridlock: Perspectives of Climate Leaders on How to Achieve Social Change During Persistent Failure in Australia

2025· article· en· W4408317355 sur OpenAlexaff
Janquel D. Acevedo, Ava Disney, Kelly S. Fielding, Catherine E. Amiot, Matthew J. Hornsey, Fathali M. Moghaddam, Emma F. Thomas, Stewart Sutherland, Susilo Wibisono, Winnifred R. Louis

Notice bibliographique

RevueJournal of Community & Applied Social Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilUniversity of Queensland
Mots-clésGridlockClimate changePolitical scienceNatural resource economicsEnvironmental resource managementEconomicsPoliticsEcologyBiologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Despite sustained efforts of social movements worldwide, there has been a lack of progress on mitigating climate change. Recent research examined the psychological consequences of one‐off collective action failures, but there has been little research on how to overcome persistent failure to create social change. This qualitative research ( N = 26) interviews leaders, founders, experienced advocates, and philanthropists from organisations ranging from direct action to environmental non‐governmental organisations in the Australian climate movement to gain insights into what they believe the movement needs to achieve its goals. Participants focused on strategies both internal and external to the movement. Our thematic analysis revealed two key internal themes: (1) strengthening the movement through movement building, diversity, and coalition building; and (2) building resilience and flexibility by gaining more resources, promoting well‐being, and developing more dynamic strategies and tactics. The three critical external themes were (1) speaking and acting ‘truth to power’ by addressing state capture and using government leadership; (2) achieving between‐system change by addressing economic systems and social norms; and (3) alignment with nature by respecting the natural world, incorporating climate disasters in communication programs, and expanding personal relevance. We discuss the applied and theoretical implications of our results. Please refer to the Supplementary Material section to find this article's .

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,217
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,206 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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