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Enregistrement W2922623934 · doi:10.1177/0731121419836966

Eco-habitus or Eco-powerlessness? Examining Environmental Concern across Social Class

2019· article· en· W2922623934 sur OpenAlexaff
Emily Huddart Kennedy, Jennifer E. Givens

Notice bibliographique

RevueSociological Perspectives · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesWashington State University
Mots-clésHabitusSocial psychologyAssociation (psychology)PsychologyVariation (astronomy)Class (philosophy)Social classSociologyQualitative researchFace (sociological concept)Political scienceCultural capitalSocial scienceEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent evidence of an association between status and eco-friendly practices invites examination of environmental concern across social class. Analyzing interview data from 64 socioeconomically diverse residents of Washington state, we observe variation in orientation to the environment across social class. High-status participants embody an eco-habitus—a sense that being “green” is good and also achievable. Lower-status participants express “eco-powerlessness”—fear and uncertainty in the face of environmental issues and a sense that one’s daily actions have little bearing on broader issues. We suggest that, among our participants, existing measures of environmental concern capture variation in their alignment with high-status preferences for environmental actions and in self-evaluations of their role in mitigating environmental problems. Our research contributes to a more culturally nuanced understanding of environmental concern by using qualitative data to explicate the association between social class and perceived self-efficacy to enact socioecological change in an era of consumer-based solutions to ecological crises.

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)0,005
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations98
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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