RISK-IN-CONTEXT: THE IMPACT OF A LOCAL LAND USE DISPUTE ON PERCEPTIONS OF TECHNOLOGICAL RISK
Notice bibliographique
Résumé
This risk perception study uses a survey of households in Elgin County, Ontario and Ottawa-West, Ontario proximal to a technological hazard (land use) dispute to test the explanatory power of traditional risk perception models when applied in the local context. It is hypothesized that ‘local context variables’ - akin to the approach of the social amplification/attenuation of risk framework - will be significant predictors of perceived threat, perhaps more so than the psychometric paradigm and the cultural theory of risk. Likewise, fiduciary equity is hypothesized to be a significant predictor also. Data are analyzed using binary logistic regression and cross tabulations; most notable is the consistent significance of ‘local context variables,’ both as predictors of perceived threat from the local facility (a landfill) as well as towards non-local controversial technologies (e.g., nuclear facilities). Also intriguing is the significance of fiduciary equity specific to the local hazard as a predictor of perceived threat from non-local technologies. These findings suggest that experience with the local land use dispute is influencing (i.e., sensitizing) perceived threat from the local facility, as well as from technological hazards in general; a finding supporting the importance of specific local contexts (i.e., daily lived experience) in risk perception.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».