The influence of instruction, prior knowledge, and values on climate change risk perception among undergraduates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We evaluated influences on the climate change risk perceptions of undergraduate students in an introductory Earth Science course. For this sample, domain‐specific content knowledge about climate change was a significant predictor of students' risk perception of climate change while cultural worldviews (individualism, hierarchy) and political orientation were not. These results contrast with previous studies highlighting worldviews as a dominant influence on risk perception. At the beginning of the semester, students' climate change content knowledge was relatively low, with average scores on a 21‐item test less than 50%. Post instruction results indicated that students learned climate change science during the course, and their perceptions of risks associated with climate change increased. Unlike most prior research evaluating links between climate change knowledge and risk perception, our measure of content knowledge was a validated assessment specific to climate change. Use of this specific climate knowledge test may be one reason that we detected a relationship between climate knowledge and risk perception whereas most of the previous research has not. Another—possibly complementary—explanation may be a generational shift between our study sample and prior samples. Undergraduates today, having grown up with more exposure to climate change in schools and the media than previous generations, may be diverging from average adults in that learning climate science appears to also increase their perceptions of the risks climate change poses. Undergraduate courses with embedded climate‐related activities present an opportunity to both increase climate science knowledge and risk perceptions of future decision makers.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».