The Role of Emotions in Generating and Sustaining Climate Action for Youth Climate Champions: An Exploratory Study in Northern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Young people are frequently positioned at the forefront of the climate movement while also often being considered vulnerable to the mental and emotional impacts of climate change. While climate emotions research is rapidly increasing, little is known about young peoples’ lived emotional experiences of climate change and climate action. This research, grounded in social constructivism, aimed to explore the emotions, supports, and experiences that are generative and supportive of climate action for youth climate champions in Northern Ontario, Canada. In the spring of 2022, 12 youth climate champions (ages 15-24) participated in semi-structured interviews and asynchronous letter writing. This paper describes two thematic networks that were derived using thematic network analysis. The first network, climate emotions, is characterized by five organizing themes: 1) ecoanxiety, 2) emerging loss and grief, 3) triggers, 4) coping strategies, and 5) impacts on living and life. The second network, motivations and support for youth climate action, is described through three organizing themes: 1) action is unique to person and place, 2) intersections of emotion and action, and 3) key relationships and supports. Reflecting on this research, we offer two insights relevant to those engaging in health and education spaces with youth. First, there is a need to establish accessible, safe spaces for young people to collectively recognize, explore, and process complex climate emotions. Second, education systems across rural and remote regions are strategically positioned to support the health and wellbeing of young people through the implementation of holistic climate education that includes opportunities for engaging in collective 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 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) | 0,002 | 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 ».