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Enregistrement W7042826808

Power and participation: narrative framings of disaster, climate change, and health in Arctic North America

2022· dissertation· en· W7042826808 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueWhite Rose eTheses Online (University of Leeds, The University of Sheffield, University of York) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeClimate changeArcticContext (archaeology)Government (linguistics)IndigenousNarrative inquiryCorporate governancePsychological resilience
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disasters are the outcome of social, political, and economic conditions and processes, particularly in the context of climate change. However, dominant narratives of climate change and health persistently frame climate change as an external threat and driver of harm. This obscures the root causes of disaster, such as inequity, colonialism, and poor governance. There are increasing calls to shift dominant narratives on climate change to encompass the root causes of disaster, and interest in the re-telling of climate change and health narratives from Indigenous perspectives. This thesis critically analyses the root causes of disaster for Inuit in Arctic North America (a region experiencing rapid climatic change), the ways that these are addressed in narratives about climate change and health, and how these narratives are constructed. Specifically, it focuses on the ongoing disruption of time spent on the land, which is reported to impact the physical and emotional health of Inuit as a ‘creeping disaster’, and which has been linked by some to climate change. \n \nFirst, based on the ‘forensic investigations of disaster’ approach, the literature is systematically reviewed, using qualitative causal analysis, to identify the root causes of constrained mobility for Inuit in Arctic North America. It identifies barriers to time spent on the land, which are driven by processes of governance and inequality, as opposed to environmental hazards. Second, narrative analysis is used to unpack how Canadian government policy frames the problems, solutions, and responsibilities of health and climate change. Findings suggest that dominant narratives do not engage with the social determinants of health or root causes of disaster, and fail to propose solutions that address inequality, power-relations, or colonialism. Narratives that do engage with these issues are marginalised by the power of the dominant narratives, and do not appear to be shaping proposed solutions. Third, as there are suggestions that increased engagement of Indigenous Peoples in research and policymaking may pluralise these policy narratives, this thesis critically examines engagement with diverse knowledge types in research exploring climate-sensitive processes in an Arctic setting. Findings suggest that the degree of power afforded to Inuit in the research processes is frequently limited or not detailed, suggesting a need for clearer reporting and greater engagement in research design. \n \nThis thesis, therefore, argues that dominant policy narratives of climate change and health in Arctic North America conceal the root causes of harm and propose solutions that fall short of addressing them. Opportunities to shift the narrative are missed due, in part, to limited attention to power in participatory knowledge production. The intense focus on climate change as an external driver of harm in narratives about Arctic North America is problematic. In the context of climate change, action is needed that addresses the root causes of harm, including colonial legacies, power imbalances and inequities. We need shared narratives that can push us to imagine and engender this 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 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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil0,935

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0300,028
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2022
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Résumé présentoui

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