The Alberta Oil Sands: Factors of Risk Perception and Outrage
Notice bibliographique
Résumé
Every major project has some associated environmental, health and safety hazards and this is equally true for major energy projects. Environmental impact assessments, cost-benefit analysis and economic projections are tools used by regulators to determine the acceptability of hazards. Sometimes, however, the risks the public perceives to be associated with a given project are disproportionate to the actual hazards that exist. Peter Sandman uses the term outrage to characterize the verbal opposition, expressions of concern and political activism that occur as a result of inflated risk perception. Public outrage can create reputational challenges for projects, challenging their social licence to operate, delaying approval processes and slowing economic growth, despite regulatory approvals to ensure technical, health and safety. While much of the risk perception literature is applicable to the benefits of major projects, this paper will focus solely on the real and perceived environmental, health and safety costs. Any conversation around risk communication must acknowledge that public outrage can often lead to better project outcomes,, can be quite legitimate and is always important. Citizens have every right to be concerned and interested in any activity of both private and public undertaking that impacts their environment, health or social wellbeing. Public opinion is a crucial check and balance to industrial profit maximizing and corporate interests. However, the correlation between actual hazard and public outrage is remarkably weak. If a list of hazards is rank-ordered by "expected annual mortality ... and then rank-ordered (again) by how upsetting the various risks are to people, the correlation between the two rank-orders would be approximately 0.2". Such a weak correlation between actual hazard and public outrage makes it possible to manipulate public outrage, amplifying or attenuating it to suit a certain preference. Disproportionate risk perceptions confound rational, responsible decision making and challenge the development of good public policy. Assuming that "the oil sands have a reputational crisis not an environmental one", why do the oil sands provoke such outrage?3 What can be done to subdue public concern to a level that more appropriately befits the hazard level in order to facilitate improved policy discussions?
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».