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Enregistrement W6986880077

Revisiting Cultural Theory of Risk: Explaining Perceptions of Technological Environmental Hazards Using Comparative Analysis

2005· article· en· W6986880077 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRisk Perception and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionDistrustHazardTourismEnvironmental hazardRisk perceptionCulture theory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study addresses one of the main research problems in the area of environmental hazard risk—to explain why perception of threat from the same hazard varies between groups. We argue that the cultural theory of risk, explicitly place-contingent ways of life and worldviews that support those ways of life, goes a long way towards explaining risk perception differences in the communities of Kinuso, Fort Assiniboine and Barrhead Alberta. Fifty-five in-depth interviews were conducted within these communities; three of the four communities are closest to the Alberta Special (hazardous) Waste Treatment Facility. A regional donut pattern of interviewee concern is partially explained as differential attachment to ways of life like farming, tourism and hunting for the concerned and amenity-proximate rural living for the unconcerned. These relationships are further supported by worldviews like distrust and sensitivity to equity for the concerned and the price of progress for the unconcerned. Though this study is not about siting process per se, detailed conversations about the siting process indicate that the perceptions of risk (as concern) in the operational phase of this hazard were solidified early on and are likely difficult to change.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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