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Enregistrement W6980578005

Climate Discourse Among Canadian NGOs: Ecological Modernization, Civic Environmentalism, and Climate Justice

2022· other· en· W6980578005 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBrock University Digital Repository (Brock University) · 2022
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueAmerican Sports and Literature
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPretextDemotionTSG101CD52NucleofectionHyporeflexia
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research examines the websites of twenty-three Canadian NGOs using critical discourse analysis to understand: (i) What climate change discourses are dominant among Canadian NGOs? (ii) What are the goals and strategies being promoted through these discourses? (iii) How are climate issues being framed by these organizations? (iv) Who do NGOs see as the primary agents and mechanisms of change in addressing climate change? The findings illustrate three main discourses--ecological modernization, civic environmentalism, and climate justice--though the distinctions between discursive categories are often blurred as many organizations draw from multiple discursive narratives in their appeals for climate action. Ecological modernization discourse underpins much of the framing of climate change as a threat to the Canadian economy and the benefits of transitioning to a zero-carbon economy through market interventions and green innovation. Equally represented is a Canadian stream of civic environmentalist discourse. Civic environmentalism has a strong presence in how many NGOs attribute the climate crisis to an imbalance in decision-making power between elites and the rest of Canada where the solution is then to restore democracy in political institutions. Climate justice was least represented but offers a more critical understanding of the nature of the climate crisis and emphasizes the need for a broad-based movement that unifies the fights for social, economic, and ecological justice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0070,011
Études des sciences et des technologies0,0470,022
Communication savante0,0130,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,161
Écart entre enseignants0,155 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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