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Enregistrement W7064433694

The art of uncomfortable engagement: towards a methodology for conflictual theatre dialogues about climate change controversies

2024· article· en· W7064433694 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueVU Research Portal · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensAthena Sustainable Materials Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionArticular cartilage damageDemotionCircumstantial evidenceGestational periodTSG101
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is increasingly proving to be a deeply polarizing and conflict-ridden societal issue. As a response to complex or “wicked” societal issues such as climate change, science communication research has developed various approaches to meaningfully engage publics and stakeholders in processes of scientific and technological development. Building on Chantal Mouffe’s conception of agonistic pluralism, we argue that while providing a great source of creativity, inspiration and impact, the “cocreative” focus of many of these approaches makes it difficult to keep conflict, tension, and controversy at the forefront of engagement practices. The concern is that these practices of cocreation leave the fundamentally conflictual nature of climate change unaddressed, and consequently provide little guidance for learning how to deal with conflict and prevent it from becoming antagonistic.<br/><br/>There is therefore a great need for exploring engagement approaches that make the conflictual nature of climate change salient and “productive”, and we believe theatre dialogues have great potential to contribute to this objective. In our contribution, we report on the outcomes of interviews held to map three climate change-related controversies and stakeholders’ experiences of conflict within them, and on how these key findings inform the development of an innovative form of theatre dialogues in which sticking with the tension is key.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,000

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 Opus0,231
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,200 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2024
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