Nurturing Activist Love: Strategies for Cultivating and Sustaining Youth Climate Justice Organizing
Notice bibliographique
Résumé
In September 2019, over 6 million people worldwide took to the streets for a series of youth-led climate strikes. Inspired by the “Fridays for Future” movement, this moment saw students, teachers, grassroots groups, unions, environmental nonprofits, and social justice organizations converge in the largest global mobilization for climate justice to date. Such “moments of the whirlwind” (Engler & Engler, 2016) can help propel social movement organizing to new heights, but they are also ephemeral public manifestations of unity that elide the much more complex and contested work of making a movement (Bravo et al., 2023). Historically, youth have played leading roles in driving social transformation. Notable examples include the Student Nonviolent Coordinating Committee during the civil rights movement in the United States (Payne, 1995), pro-democracy uprisings during the Arab Spring (Mulderig, 2013), and the leadership of the Palestinian Youth Movement. Youth leading movements for climate justice are no exception, and the 2019 global climate strikes are a prominent example of the ability of youth to mobilize for climate action in numbers not previously seen through more established nongovernmental organizations and adult-led policy channels.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».