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Enregistrement W2812136542 · doi:10.5465/ambpp.2018.14770abstract

The role of consumers' altruistic and egoistic values in determining renewable energy adoption

2018· article· en· W2812136542 sur OpenAlexaboutno aff
Aparna Venugopal, Dhirendra Shukla

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAltruism (biology)Ethical egoismEconomicsScarcityValue (mathematics)Renewable energyMicroeconomicsNorm (philosophy)Positive economicsSocial psychologyWelfare economicsPsychologyPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we examine the role of egoism and social and biospheric altruism in influencing consumers’ decisions to adopt renewable energy. Past research suggests that consumers’ social, biospheric and egoistic values influence their cognitive decision making mechanisms. However, studies have not compared and contrasted the effects of different altruistic values on specific environmental behaviors. To address this problem, we draw on the theories of value-belief-norm and paradox, to propose that social and biospheric altruistic values have diverse effects on renewable energy adoption. We observe that biospheric altruism is positively associated with the adoption of renewable energy and social altruism is negatively associated with the adoption of renewable energy. Contrary to the propositions of the theory of paradox, we observed that egoistic values measured in terms of financial scarcity reduced the paradoxical nature of social and biospheric altruism. Using structural equation modeling, we analyzed 140 responses from the residential energy consumers of New Brunswick, Canada. We discuss the implications of the study’s findings for extant literatures on the theories of paradox, and value- belief-norm.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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