“This is what I love and this is what’s at risk”: how climate grief reveals values that inspire climate action
Notice bibliographique
Résumé
Climate grief, including pain and sadness related to climate change and its impacts on life and society, is increasingly recognized in global discourse about climate change and mental health. However, research on coping practices that support well-being and/or galvanize climate action remains limited. This study characterized how recognizing and honoring climate grief improved well-being and connected participants’ to values that motivate climate action. Semi-structured, in-depth interviews were conducted with adults (n =15) who had attended group-based climate-mental-health programs by Refugia Retreats in Alberta, Canada focused on climate grief. Reflexive thematic analysis was used to develop themes from the interviews. Findings show that climate grief connected personal experiences of loss and vulnerability to broader social-ecological issues by emphasizing the impact of climate change on ecological, personal, and collective losses. Interviewees also described a multi-directional relationship between climate grief and positive emotions, wherein attending to grief led to positive emotions, and in some cases positive experiences were accompanied by grief. Interviewees emphasized the value of reframing distressing climate emotions as grief because doing so connected them to love for the world and their desire for positive change. This study deepens our understanding of the psychosocial impacts of climate change and highlights the mobilizing potential of climate grief to connect people with personal values that can inspire climate action.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,018 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».