Understanding Residents' Environmental Risk Perceptions in Three Toronto Neighbourhoods: Lived Experiences, Expectations and Policy Implications
Notice bibliographique
Résumé
The environment is fraught with uncertainties that vary in scope and nature. Dangers posed by exposure to environmental pollutants in the air, soil, water and food are difficult to measure with certainty. Due to scientific and technical limitations, levels of risk stemming from environmental uncertainties cannot be defined solely in objective terms. Environmental-risk constructs are inherently subjective and influenced by multiple and interdependent factors such as psychological, social, cultural, economic, political and environmental conditions. Although environmental-risks are assessed largely on the basis of subjective considerations, lay-individuals' views on environmental-risks are seldom considered as relevant dimensions of risk management. By examining three Toronto neighbourhoods, this paper demonstrates that lay individuals' perceptions toward environmental-risks are rooted in contextual factors and often linked to the neighbourhood's structural conditions. This paper found certain variables such as socioeconomic status (SES), education, locus of control and commitment to place (among others) as influential factors in determining the level of environmental-risk perception. These underlying forces that mediate risk perception can vary widely across neighbourhoods, understanding them in their local contexts can enhance environmental-risk communication and strategic decision-making. Lay-individuals' knowledge and experiential wisdom about their environment should be acknowledged with more sincerity and given more consideration in decision-making.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».