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Enregistrement W2142102135 · doi:10.1080/21582041.2012.682086

Values, identity and pro-environmental behaviour

2012· article· en· W2142102135 sur OpenAlexaff
Birgitta Gatersleben, Niamh Murtagh, Wokje Abrahamse

Notice bibliographique

RevueContemporary Social Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésIdentity (music)Social psychologyBehaviour changeAffect (linguistics)PsychologyValue (mathematics)Psychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The importance of understanding and promoting pro-environmental behaviour among individual consumers in modern Western Societies is generally accepted. Attitudes and attitude change are often examined to help reach this goal. But although attitudes are relatively good predictors of behaviour and are relatively easy to change they only help explain specific behaviours. More stable individual factors such as values and identities may affect a wider range of behaviours. In particular factors which are important to the self are likely to influence behaviour across contexts and situations. This paper examines the role of values and identities in explaining individual pro-environmental behaviours. Secondary analyses were conducted on data from three studies on UK residents, with a total of 2694 participants. Values and identities were good predictors of pro-environmental behaviour in each study and identities explain pro-environmental behaviours over and above specific attitudes. The link between values and behaviours was fully mediated by identities in two studies and partially mediated in one study supporting the idea that identities may be broader concepts which incorporate values. The findings lend support for the concept of identity campaigning to promote sustainable behaviour. Moreover, it suggests fruitful future research directions which should explore the development and maintenance of identities.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations479
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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