Effective approaches for community engagement and behaviour change
Notice bibliographique
Résumé
Community-based behaviour change is widely considered as a key component of progressing sustainability. Increasingly, educational engagement programs are being delivered to build the capacity of community members to adopt more sustainable behaviours. But just how successful is this approach in achieving long term change? To try and answer this question, the National Centre for Sustainability (NCS) at Swinburne University of Technology conducted a longitudinal evaluation of the City of Whitehorse's Sustainable Ambassadors program. For the last two years, this innovative program has trained community members to become 'change agents' within the context of their peer network of friends, neighbours, or workplace. Participation in the program requires each community member to learn about behaviour change theory and practice and then design and deliver community-based behaviour change projects. The evaluation process included a survey of twenty five Sustainable Ambassador participants (56% response rate). Key research findings indicated: (1) 72% of participants self-reported their project as successful in achieving 'change'; (2) Targeting diverse community groups is an effective approach for integrating sustainable behaviour through the community; (3) Individuals who are organised in a group of like-minded people are more likely to remain committed to ongoing sustainability activities; (4) The majority of participants continued sustainability projects after their participation in the program; and (5) Networking opportunities are important in supporting ongoing change after program completion.
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 | 0,018 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».