Communication des changements climatiques : le cadrage santé peut-il accroître l'engagement de la population au Québec?
Bibliographic record
Abstract
Bien que les impacts des changements climatiques se ressentent de plus en plus, une réponse concertée tarde à voir le jour à l’international. Pour surmonter ces impasses diplomatiques, plusieurs considèrent que la mobilisation de la population pourrait être la clé. C’est pourquoi un nombre croissant de chercheurs se penchent sur l’étude des cadrages des changements climatiques. Ces études suggèrent qu'il serait effectivement possible d'influencer la volonté d'agir des citoyens selon la présentation de l’information. Cependant, peu d'études expérimentales ont été menées, notamment au Canada. Pour combler cette lacune, la présente étude visait à identifier les meilleures façons de communiquer au sujet des changements climatiques actuellement au Québec afin de favoriser l'engagement de la population. Plus précisément, nous souhaitions voir si le fait d'informer la population des impacts sanitaires locaux des changements climatiques augmenterait son soutien aux politiques climatiques, et ce, en diminuant la distance psychologique des changements climatiques. Nous avons donc mené un sondage expérimental en utilisant un échantillon par quotas d'adultes québécois (n = 3 900). Les participants ont été répartis au hasard, soit dans un groupe contrôle qui n'a reçu aucune information, soit dans l'un des groupes de traitement qui a lu un bref essai sur les impacts économiques ou sanitaires des changements climatiques au Québec attribué à l'un des messagers suivants : médecin, économiste, climatologue ou écologiste. Les participants devaient répondre à des questions avant et immédiatement après la lecture de chaque essai. En analysant les différents groupes, nous avons observé que, même si l'exposition au cadrage santé n'a pas augmenté le soutien aux politiques climatiques dans notre échantillon, elle a diminué la distance psychologique des changements climatiques (β = -0.036; IC 95 % -0.060,-0.012; p<0.01). Ce résultat est prometteur, car la diminution de la distance psychologique des changements climatiques pourrait effectivement favoriser l'engagement de la population.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.001 |
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".