Conceptualizing Affective Climate Polarization
Notice bibliographique
Résumé
Existing research demonstrates that liberals are more likely than conservatives to endorse climate policies. Scholars attribute this to differences in worldviews, elite cues, and misinformation. But political divisions are also emotional, as evidenced by partisans’ increasingly disliking one another. Recent work extends this pattern beyond political identity to the domain of issue-based polarization. The authors apply these insights to the sociology of climate change, advancing the concept of affective climate polarization to situate climate attitudes as expressions of social identity and group affiliation. Drawing on original survey data from a nationally representative probability sample ( n = 2,503), the authors examine how supporters and opponents of decarbonization evaluate each other on dimensions of emotional warmth. Supporters and opponents both express in-group favoritism and outgroup dislike, patterns indicative of polarization. Supporters’ animosity appears driven by frustration at opponents’ resistance to endorsing policy to mitigate climate change. Opponents’ animosity seems to be driven by frustration at being morally judged for their climate attitudes. The authors argue that climate attitudes are increasingly tied to identity-based boundary-making, whereby individuals perceive those with opposing climate views as members of morally distinct (and suspect) groups. This contributes to theorizing climate politics as a site of social conflict, boundary-making, and emotionally grounded group differentiation.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».