Klimagefühle, Abwehr und Hoffnung auf Psychotherapie
Bibliographic record
Abstract
Die Klimakrise fordert die Menschheit heraus, die eigenen Lebenspraktiken vor dem Hintergrund von Klimaschutz und «Klimagerechtigkeit» radikal zu überdenken und zu transformieren. In diesem Artikel wird der Wert der psychodynamischen Perspektive für die erforderliche Transformation verdeutlicht. Angesichts der Klimakrise können verschiedenste Gefühle wie Angst, Trauer, Scham, Schuld, Neid und Ärger entstehen sowie innere Bedürfnisse und Wünsche miteinander in Konflikt geraten. Um die zumeist unangenehmen Gefühle und inneren Konflikte nicht fühlen und verdauen zu müssen, werden sie mithilfe von Abwehrmechanismen wie bspw. Verleugnung, Spaltung, Affektisolierung und Sublimierung ins Unbewusste verschoben. Da Abwehr nicht nur auf individueller Ebene stattfindet, ist auch die gesamtgesellschaftliche Perspektive bedeutsam. Als ethischer Rahmen für die Überwindung der Abwehr und gelingende Veränderung kann aus sozialpsychologisch erweiterten psychodynamischen Konzepten die Forderung nach einer Kultur der Fürsorge (Weintrobe) und Verantwortungsübernahme im Sinne des «Hüters des Anderen» (Orange) abgeleitet werden. Auf dieser Grundlage können Liebe, Gemeinschaftsgefühl, Klimakommunikation, Fokussierung auf Gewinne und ein gewährendes Überich hilfreich sein, um eine Brücke von der moralischen inneren Einstellung hin zu konkordantem, klimagerechtem Handeln zu bauen. Dabei kann die (psychodynamische) Psychotherapie einen zentralen Beitrag leisten.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".