The Social and Psychological Foundations of Climate Solutions
Notice bibliographique
Résumé
"The debate over climate change has come largely from the physical sciences in defining the problem, and from one narrow branch of social science neoclassical economics in generating solutions. While this focus helps to define and address issues related to what is at stake and what to do about it, a greater and more varied voice from the social sciences (e.g., sociology, psychology, anthropology, political science) is needed to address issues related to how the problem is viewed by the public and how that public will respond to the solutions that are imposed upon it. In the eyes of the social scientist, people employ ideological filters when analyzing important issues. These filters are influenced by their identity and worldview; that is, their belief systems. Critical to the formation of such belief systems are the groups to which people belong and the biases and values of the individual. Unfortunately, these cultural and psychological dimensions are overlooked because social scientists that can identify and analyze them have been notably absent from the public debate. This omission is due both to a lack of awareness among policymakers of the valuable insights that the broader social sciences can offer and to the internal reward and incentive systems of the academy that bias social scientists away from engaging in public debates. This article discusses how the other social sciences could augment the proposed economic solutions to greenhouse mitigation with research on perception, decisions, consensus, and action across three levels of analysis: the individual, organizational, and institutional levels. It also discusses a series of proposed interventions to overcome the filters and biases that take place at these levels."
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,046 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».