Predictors of Pro-Environmental Behavior: A Comparison of University Students in the United States and China
Notice bibliographique
Résumé
Understanding and managing University student’s environmental and sustainable behavior is critical to reducing global environmental problems and influencing pro-environmental behaviors. Survey data obtained from University students in different cities in the United States (n = 75) and Chinese Students in Jiangsu Province, China (n = 109) were investigated and analyzed to identify major predictors of pro-environmental behaviors using the Comprehensive Action Determination Model. The results confirmed multiple factors such as Social norms, Intention to Act, Information Need and Situational factors significantly influence and shape the nature of pro-environmental behavior in the US and sets of Social norms, Intention to act, Environmental awareness, Information need and Situational factor in China. These findings are in consonance with the tenets of theory of planned behavior, norm activation theory; though the loading and effects differ in their local environment. University students in US showed higher level of pro-environmental behavior despite their individualistic society compared to Chinese students in China. The findings confirms the complexity of human behavior through the robustness of the comprehensive action determination model by showing that using unitary construct to predict environmental behavior is context specific and using different combinations of predictor variables exert significant influences in different local environments.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».