Contested framings of climate change and health in the Arctic: A narrative analysis of health in Canadian government climate change policy affecting Inuit Nunangat
Notice bibliographique
Résumé
Narratives are used to make sense of the world, to understand complex challenges and to imagine change. Inequity and unequal power structures are understood to be the root causes of disasters, but dominant narratives frame climate change as an ‘externalised’ threat and propose technocratic approaches to defending the status quo. This distracts from solutions that address the root causes of disaster. In Inuit Nunangat, social determinants of health include ongoing colonialism and policy, shaping Inuit experiences of climate change. This paper reports the results of a narrative analysis of Canadian governmental climate and health policy documents relevant to Inuit Nunangat between 2015 and 2021. Narratives are deconstructed and common narratives are identified, drawing from Burke’s Dramatistic Pentad. The dominant narrative identified focuses on knowledge, technological innovation and resilience, externalising the threat of climate change and proposing solutions that leverage knowledge and innovation. A second narrative highlights collective responsibility and partnership, identifying inequity as a driver of harm but not engaging with power relations when detailing solutions. A third narrative, present in fewer documents, centres sovereignty and relationships, identifies inequities and colonial policy as drivers of harm in the context of climate change, and proposes solutions that address root causes and further Indigenous sovereignty. How we tell the ‘story’ of climate change determines how we act and adapt. If dominant policy narratives distract from addressing the root causes of harm, inequities and violence will be perpetuated through inappropriate actions and missed opportunities. Narratives identified in this analysis offer other ways of telling this story.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».