Environmental sustainability and quality of life: from theory to practice
Notice bibliographique
Résumé
The term Quality of Life (QoL) has been widely used in a number of disciplines to express the idea of personal well-being in a framework, which goes beyond the simple economic equation of well-being (SWB) with income.The results of numerous studies reveal that (1) objective well-being may be compatible with environmental sustainability, often due to synergies arising in terms of reduced pollution and health benefits; (2) well-being and environmental sustainability may be incompatible with one another if well-being is defined as the satisfaction of preferences, psychological well-being and/or subjective well-being (SWB).One possible way of better constructing both concepts of environmental sustainability and well-being is by linking them to individual mental maps (models).Mental maps are those core beliefs that may explain how individuals select and process information in interpreting life events, and may account for individual differences in these interpretations.We argue that the prerequisite and basic mechanism for both environmental sustainability and well-being is the mental sustainability of these internal working models.We define mental sustainability an optimal balance between social adaptability and individual authenticity of a person.The current study is the first stage of the interdisciplinary project focusing on clarifying approaches to, and relationships between, subjective well-being and environmental sustainability.The aim of this study is to apply our operationalisation of SWB for investigating what personality factors are responsible for consumerism (consumption satisfaction).Our results revealed that people with significantly different levels of consumption satisfaction also had significantly different levels of SWB as well as of all other personality variables under consideration.
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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 | 0,020 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,019 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».