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Enregistrement W2885013401 · doi:10.3390/su10072579

“Why (Should) I Do Something for the Environment?” Profiles of Flemish Adolescents’ Motivation Toward the Environment

2018· article· en· W2885013401 sur OpenAlexaboutno aff
Wanda Sass, Jelle Boeve‐de Pauw, Vincent Donche, Peter Van Petegem

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInnovative Research Group Project of the National Natural Science Foundation of China
Mots-clésFlemishConfirmatory factor analysisPsychologyAmotivationScale (ratio)Reliability (semiconductor)Psychological interventionConstruct validitySample (material)Latent variableConstruct (python library)Intrinsic motivationStructural equation modelingApplied psychologySocial psychologyDevelopmental psychologyMathematicsComputer scienceStatisticsPsychometricsGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Motivation Toward the Environment Scale (MTES), developed in Canada, measures people’s self-determined motivation for doing something for the environment. Answering the call by its original developers, this study further validated the MTES within a sample of 779 Dutch-speaking senior secondary school students, aged 17 to 19, in the north of Belgium. More specifically, reliability and construct validity of a Dutch translation of the MTES were verified. To this measure, confirmatory factor analysis was used, and the hypothesized simplex structure was tested through correlation analyses. Results confirmed the reliability of the MTES and a five-scale version of the MTES, excluding identified motivation, is introduced. This variable-centered approach was complemented by the adoption of a person-centered approach for identifying MTES profiles. Using cluster analysis, four meaningful MTES profiles emerged, with amotivation scoring medium to high in all but one. Theoretical implications of the findings and suggestions for interventions and further research are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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