Zombies, Superpowers, and Apocalyptic Narratives: Exploring Science Fiction as a Messy Space for Public Engagement on Radiation, Nuclear Power, and Solving Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a review of the literature on apocalyptic narratives and a review of science fiction methods of public engagement to investigate novel approaches to increase youth participation in climate change and nuclear energy discussions. The literature on apocalyptic narratives in climate change discourse is reviewed, and evidence is gathered through a review of science fiction stories about radiation, including detailed analysis of four mainstream films: Godzilla, the Hulk, Spider-Man, and Night of the Living Dead. Both the original film debuts and more recent remakes of each story are reviewed. In addition, a review of the intersection of science fiction and public engagement methods is presented and analyzed to explore how sci fi storytelling could be used to engage with younger people regarding solving climate change in ways that increase diversity of thought, rather than perpetuate policy procrastination. Apocalyptic narratives are common throughout climate change discourse and are prevalent in concerns expressed over nuclear technologies. Furthermore, fictional stories regarding the end of the world are increasingly popular in the sci fi genre of popular culture. The climate change crisis is a real apocalyptic story rather than a fictional one, which makes finding solutions more difficult. Multiple perspectives, including polarized opinions, anxiety, apathy, and disbelief all compete for the attention of policy makers and create chaotic circumstances for public participation in problem solving. Nonfictional apocalyptic narratives are often used in climate change discourse to sound alarms over the need for urgent policy action. Although thinking about real apocalyptic problems may worsen anxiety or reinforce previously held positions, science fiction stories can open up perspectives while increasing interest in learning more through fun and entertaining topics. This paper presents recommendations on how novel, science fiction-based methods of public engagement could be utilized to increase interest among younger people in participating in real conversations regarding climate change and nuclear power. Recommended approaches are identified using the dynamic split ladder of participation framework, and limitations and considerations surrounding gender diversity are outlined as a future area of research on science fiction methods of public engagement.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,015 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».