MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415620385 · doi:10.1080/16544951.2025.2578899

Climate change, vulnerability, and cultural loss <sup>1</sup>

2025· article· en· W4415620385 sur OpenAlexaff
David Miller, Christine Straehle

Notice bibliographique

RevueEthics & Global Politics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelocationRefugeeDilemmaDeliberationObligationForced migrationCommunity cohesionMoral obligationLivelihood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of global warming on vulnerable peoples often presents them with a compelled choice between in situ adaptation and relocation from their homelands. Two existing philosophical approaches to this dilemma – the climate refugee approach and the territorial justice approach – pay too little attention to the cultural losses incurred when people with strongly-located cultures are forced to move. We examine in some detail three cases in which Pacific islanders have relocated from their existing lands, to show how even relatively ‘successful’ relocations can be disruptive of community norms and practices. We also consider the impact that new arrivals can have on the existing inhabitants of the territory they move to. How, then should adaptation v. relocation decisions be made, given that community members may have conflicting preferences? Younger members may attach more weight to gaining access to the resources of a bigger and possibly more open culture, while their elders are more concerned that their traditional culture should as far as possible be reproduced in a new setting. We favour Draper’s democratic model of decision-making, which proceeds through deliberation and tries to balance the interests of majorities and minorities by proving ‘effective rights of exit’ to those who do not want to join a collective relocation. These may, however, pose problems for the viability and cohesion of the community as it relocates; instead, members may have a time-limited moral obligation to move to the new territory, after which they should be offered sufficient resources to move elsewhere.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,256 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEthics & Global PoliticsMême sujetClimate Change, Adaptation, MigrationTravaux en français237 207