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Enregistrement W7104449069 · doi:10.71781/19526

Polarisation de l'opinion publique canadienne sur la question climatique : portrait de la dernière décennie

2022· dissertation· fr· W7104449069 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWestern europeEnvironmental policyPublic opinion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La littérature en science politique sur les changements climatiques identifie les clivages au sein de l’opinion publique comme contribuant à l’inaction des politiques sur la question climatique. Comprendre l’ampleur de cette polarisation et les axes sur lesquels elle se décline est une première étape essentielle pour adresser cette polarisation. Ce mémoire cherche à décrire comment se décline l’évolution de la polarisation de l’opinion publique au Canada autour des changements climatiques et comment elle a évolué pendant la dernière décennie. La revue de littérature identifie trois principaux axes de polarisation autour de la question climatique au Canada : le soutien pour un parti politique, l’idéologie politique et la région. Les données utilisées sont tirées d’une série de sondages menés tous les ans entre 2011 et 2021 à travers le Canada par le professeur Erick Lachapelle. Trois mesures de l’opinion sur la question climatique sont utilisées pour observer la polarisation : la croyance aux changements climatiques et en ses causes anthropogéniques, la perception d’une menace et le soutien pour une taxe carbone. L’analyse des résultats combine des analyses descriptives et des régressions linéaires multivariées. Ces analyses montrent une polarisation principalement partisane et idéologique, mais également régionale, qui oppose les provinces pétrolières au reste du Canada. L’opinion publique s’est de plus en plus polarisée pendant la dernière décennie, mais principalement autour du débat sur la taxe carbone. De plus, la polarisation partisane était particulièrement marquée lorsque les changements climatiques étaient saillants dans les débats politiques lors des élections fédérales de 2015 et 2019.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,011
Études des sciences et des technologies0,0110,016
Communication savante0,0170,008
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeObservationnel
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
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