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Enregistrement W7046570791

Discourse, Power Dynamics, and Risk Amplification in Disaster Risk Management in Canada

2022· article· en· W7046570791 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRisk managementPower (physics)Disaster risk reductionNegotiationRisk management frameworkInterpretation (philosophy)HegemonyPopulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The domain of disaster risk management is rife with discursive contentions, whereby dominant discourses amplify the powers of risk actors to precipitate and reinforce political, economic, and environmental inequalities that predispose different sections of the population to unequal disaster risk vulnerabilities. This thesis identified important actors (government, risk experts, media, and NGOs) that shape the power dynamics in disaster risk management in Canada and explained their roles, influences, and the dimensions in which their powers negotiate each other through risk discourses. The patterns of these power dynamics in the three aspects of power –communication, assessment, and social trust –were also developed to provide a detailed description of how they form hegemonies that produce disaster inequality. The Power Amplified Risk Discourse (PARD) framework provides a theoretical framework for investigating the roles of discourses in creating and sustaining these power imbalances. PARD is an adaptation of the Social Amplification of Risk Framework (SARF) which can explain the complex cognitive, technical, and social dimensions to selective risk interpretations. Accordingly, PARD uses documentary and critical discourse analyses to investigate the roles of discourses in shaping the assessment and interpretation practices that reflect risk power imbalances. Analyses of the discursive and social practices also revealed that in many cases, these powers do not oppose each other, but rather work cooperatively to foist a risk hegemony as a means of self-perpetuation in risk management decision-making. The study also concludes that technical expertise, social trust, and privileged access to media constitute the biggest power factors for shaping risk discourse. Additionally, topic modeling and thematic analysis of social media data revealed the social impacts that could be directly attributed as the social consequences of these discursive power dynamics. The study suggests that the decentralized access to risk information and the growing distrust for institutional expertise significantly account for the social responses to power amplification in risk discourses. The study recommends a more inclusive approach to risk management and calls for restoration of trust between institutions and the public. Recommendations were also made for future research.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,794

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0330,015
Communication savante0,0110,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,250 · 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
Routes d'admission1
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