University Students’ Subjective Knowledge of Green Computing and Pro-Environmental Behavior
Notice bibliographique
Résumé
This cross-sectional survey examined the structure of university students’ subjective knowledge of green computing–hypothesized to be a multidimensional construct with three important dimensions–and its association with pro-environmental behavior (PEB). Using a previously validated green computing questionnaire, data were collected from 842 undergraduate students attending ten different public universities in Malaysia. The sample was split into two random halves (n1 = 400 and n2 = 442) to allow for Factor Analysis procedures and Structural Equation Modeling (SEM) to be conducted. Principal Component Analysis extracted a three-factor structure of subjective knowledge consisting of knowledge about green computing (GC) vocabulary, computer nature or characteristics, and e-waste, while Confirmatory Factor Analysis procedures confirmed the structure’s measurement validity. SEM fit statistics indicated a strong influence of subjective GC knowledge on PEB with its three extracted dimensions cumulatively explaining 37% of students’ reported PEB. The results confirmed the study’s hypotheses regarding the multidimensionality of subjective knowledge, the adequacy of the measurement model of subjective knowledge, and its strong positive role in influencing PEB. The article concludes with guidelines for future research in areas involving green computing, subjective knowledge and PEB with an emphasis on the conceptualization and measurement of each construct.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».