A Qualitative Examination of the Impact of the 2021 Floods and Fires: Experiences, Emotions, and Future Uncertainties among Youth in Merritt, British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Global warming is expected to increase the frequency and severity of extreme events, disproportionately affecting vulnerable populations, with youth at heightened risk of climate-related psychological stress. However, research on young people in climate emotions literature is underrepresented. Understanding youth climate emotions is crucial for helping them develop effective coping strategies and fostering a sense of hope, which can lead them towards pro-environmental behaviors. With young people constituting approximately one-fifth of the world’s population, their involvement in climate action is critical. The main objective of this qualitative study is to explore the impact of the floods and fires of 2021 among youth in Merritt, British Columbia. In-person and remote interviews were conducted with five youth aged 17 to 29, two secondary school instructors, and four parents. Through thematic analysis within a social constructivist framework, data from the interviews were coded according to three overarching themes: Extreme Event Experiences, Climate Emotions, and Future Uncertainties. The analysis revealed several key insights. First, municipalities may be inadequately prepared for extreme events, resulting in significant disruptions to daily life for community members. Second, extreme events and climate change can intensify future uncertainties and evoke strong climate emotions, including eco-anxiety, grief, and loss. Third, community connectedness emerged as a crucial emotional coping mechanism for youth. The findings also highlight that youth participants advocate for enhanced climate change adaptation efforts in Merritt and across Canada, specifically calling for expanded climate change education and a more inclusive approach to climate governance that incorporates the voices of youth, rural, and Indigenous populations.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».