This isn't something that's Merritt's fault: Understanding risk perceptions and responses to place-based risk in the Nicola Valley, British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
It is clear that climate change is unfolding in communities across the world, manifesting in extreme weather and culminating in natural disasters. What remains unclear, however, is how climate-related extreme weather impacts the bonds that people form with places, and how these bonds influence the process of climate adaptation. This thesis takes up these questions, centering risk perceptions and people-place bonds in an examination of the experiences of Nicola Valley residents following wildfires and flooding in 2021. Based on semi-structured interviews with residents about their experiences and perspectives on climate-linked extreme weather and disaster, this thesis offers a place-sensitive understanding of how individuals interpret and respond to extreme weather risk. The influence of strong place attachment offers a nuanced explanation for why individuals may actively choose to remain in locations with known risks. I suggest that this occurs through the social process of risk dis-placement, which locates the source of risk as being external to one’s valued place. Place attachment also has implications for communities and their social relations. In the Nicola Valley, place attachment facilitates community cohesion, yet it also can exacerbate division between insiders and outsiders. I highlight the necessity of considering place as a lens through which risk is perceived and understood; the absence of this lens overlooks one of the key underlying factors in individuals’ risk perceptions and responses. Therefore, I maintain that successful efforts at adapting to climate change are those that account for relationships between places, individuals, and communities.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 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 ».