Exploring Prince Edward Island Beef Farmer Perceptions of Participation in Climate Change Mitigation
Notice bibliographique
Résumé
Beef farmers play a critical role in addressing climate change through the adoption of management practices that reduce or sequester greenhouse gas emissions. However, farmers’ perceptions of their role in mitigation strongly shape their willingness to participate in such practices. This study draws on identity theory to examine how beef farmers on Prince Edward Island (PEI), Canada, frame their participation in climate change mitigation. Framing analysis was used to explore the identities farmers express in relation to their environmental actions. Using a qualitative case study approach, the research employed purposive sampling to conduct in-depth interviews with nine PEI beef farmers actively engaged in mitigation-related farm practices. Data were analyzed through framing analysis within an identity theory framework to identify recurring themes and identity-based patterns. Four primary identity frames emerged: productivist, conservationist, hero, and scientist. Most farmers drew on multiple identities when discussing their environmental actions, with the productivist frame being the most prevalent. These identity frames shaped how farmers understood and articulated their role in climate change mitigation, with participation often grounded in practical, production-oriented motivations rather than environmental ideology. The study highlights the need for climate communication strategies that reflect the multiple identities farmers hold. Messages that align with the dominant productivist identity, while still integrating conservationist and scientific values, may be particularly effective in encouraging mitigative practices. Future research should investigate the perceptions of farmers not currently engaged in mitigation to further broaden engagement strategies.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».