Psychosocial factors influencing the experience of sustainability professionals
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to gain insight into psychosocial factors influencing sustainability professionals in their work to lead by influencing and improving pro-environmental decision-making in their organisations and to increase understanding of psychosocial factors that affect their effectiveness in achieving desired results. Design/methodology/approach Using Interpretative Phenomenological Analysis as a framework, the study enquires into the lived experience of six research subjects. The participants are sustainability professionals and leaders from the UK and Canada. The primary data source is semi-structured interviews, analysed with micro-discourse analysis. Findings Key psychosocial factors involved in participants’ experience are identified, specifically psychological threat-coping strategies, psychological needs, motivation and vitality, finding complex interactions between them. Tensions and trade-offs between competency, relatedness and autonomy needs and coping strategies such as suppression of negative emotion and “deep green” identity are modelled in diagrams to show the dynamics. How these tensions are negotiated has implications for psychological well-being and effectiveness. Practical/implications The concepts and models presented in this paper may be of practical use to sustainability professionals, environmentalists and organisation leaders, for example, in identifying interventions to develop inner resources, support authentic and effective action and disrupt maladaptive responses to ecological crisis. Originality/value The study contributes insight to understanding of underlying processes shaping environmental cognition and behaviour, particularly in relation to psychological threat-coping strategies and interacting factors. With a transdisciplinary approach, the methodology enables nuanced interpretation of complex phenomena to be generated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».