Social psychology and climate change engagement in Canada : bridging the gap between awareness and action
Notice bibliographique
Résumé
Cette thèse s'appuie sur une constatation à la fois troublante et paradoxale : augmenter la sensibilisation du public et combler les lacunes de connaissances sur les défis liés aux changements climatiques ne parviennent pas nécessairement à susciter un engagement accru en faveur de l’environnement et du climat, et peuvent même le compromettre dans certains cas. Si la sensibilisation ne suffit pas à catalyser l'action pour le climat et l’appui aux politiques climatiques, la question demeure : quels sont les véritables moteurs de l'engagement? Pour tenter de résoudre cette énigme, cette thèse fusionne les idées de trois avancées clés en psychologie sociale, et teste leur potentiel pour faire progresser l'engagement envers les changements climatiques au Canada. Le premier article examine comment différentes audiences au sein de la population canadienne pensent par rapport à l’environnement et aux changements climatiques, et explore si et comment le niveau d'engagement de l'audience modère l'effet de divers messages sur le soutien à la tarification du carbone. En analysant les données recueillies lors d'un sondage à probabilité aléatoire mené en octobre 2017 auprès d'adultes canadiens, cet article montre que la population canadienne peut être divisée en cinq segments distincts, offrant des cibles potentielles pour communiquer autour de la tarification du carbone. En étendant les conclusions de la littérature sur la segmentation de l'audience au cas canadien, et en explorant la façon dont chaque segment répond à différents messages sur la taxe carbone, cette étude souligne l'importance des données basées sur l'audience pour la recherche, la politique et la communication sur l’environnement et le climat, tout en jetant les bases pour de futures recherches visant à adapter les messages à différents publics. Le deuxième article examine comment les messages négatifs et positifs influencent les émotions et l'action climatique chez divers publics au sein du mouvement environnemental canadien. S'appuyant sur une enquête par panel auprès de membres d'ONG environnementales au Canada (N = 308) menée en 2019 et 2021, cette étude montre que les messages négatifs sur le changement climatique (par exemple, sonner le "code rouge pour l'humanité") peuvent être moins mobilisateurs que les messages positifs, même lorsque le message s'adresse à des publics relativement engagés et qu'il est suivi de la possibilité de prendre une action concrète et efficace. Ces résultats mettent en évidence le rôle que le cadrage du message peut jouer pour surmonter les défis cognitifs et émotionnels de la communication sur le changement climatique, tout en soulignant l'importance d'inspirer les gens avec des messages optimistes. Le troisième article examine le rôle de l'identité sociale dans la prédiction des intentions de mobilisation pour un changement au niveau du système (par rapport à un changement au niveau individuel) au sein de divers publics d'activistes et de non-activistes. S'appuyant sur deux enquêtes en ligne menées en 2021 et 2022 auprès d'un échantillon de partisans de Greenpeace Canada (N=1 394) et du public canadien (N=1 514), cette étude fournit des preuves empiriques suggérant que l'identité sociale peut jouer un rôle important dans l'explication de l'action collective, tout en soulignant l'importance de considérer soigneusement les publics lorsqu’on cherche à mobiliser en faveur d’un changement systémique. En offrant un test empirique du rôle de l'identité sociale dans la prédiction de l'action collective parmi divers publics, cet article offre une nouvelle perspective sur la façon dont les conditions individuelles et sociales peuvent interagir et agir ensemble pour favoriser la mobilisation environnementale. Ces résultats suggèrent que la communication et les interventions sur les changements climatiques sont susceptibles d'échouer si elles ne sont pas informées par des données empiriques basées sur une compréhension approfondie de l’audience. Cependant, comme le démontre cette dissertation, tirer parti des connaissances de la psychologie sociale peut aider à surmonter plusieurs des défis associés à la mobilisation du public sur les changements climatiques.
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 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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».