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Enregistrement W3093575219 · doi:10.18666/jpra-2020-10347

Predicting Mountain Hikers' Pro-Environmental Behavioral Intention: An Extension to the Theory of Planned Behavior

2020· article· en· W3093575219 sur OpenAlexaff
Iman Zarei, Mohammad Ehsani, Farhad Moghimehfar, Shahram Aroufzad

Notice bibliographique

RevueJournal of Park and Recreation Administration · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueRecreation, Leisure, Wilderness Management
Établissements canadiensVancouver Island University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTheory of planned behaviorRecreationPsychologyStructural equation modelingSocial psychologyTourismNorm (philosophy)Association (psychology)Control (management)EcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nature-based recreation activities play a major role in the tourism industry and have provided plenty of opportunities for the protection of natural areas. It is essential to study individuals' behavior during such activities to avoid further damage to natural resources. This study develops a robust model that provides a comprehensive understanding of the formation of individuals’ pro-environmental behavioral intentions among climbers of Mount Damavand national park in Iran. For this reason, we combined theory of planned behavior, value-belief-norm theory, and hierarchical model of leisure constraints to predict individuals’ pro-environmental hiking behavior in outdoor recreation. We used structural equation modeling to test the theoretical framework. A sample of 787 climbers was analyzed. Among the TPB variables, perceived behavioral control showed the strongest association with intention (β=.57). This relationship indicates that if people feel they can have less negative impacts on national resources while hiking, it will result in more environmentally acceptable behavior. Subjective norm has a moderate positive impact on intention. It shows the importance of other people on the individual's behavior. Attitude imposed a small positive effect on intention. Biospheric-altruistic values were not significantly associated with individuals’ ecological worldview while egoistic values had a weak negative influence on individuals’ ecological worldview. Moreover, ecological worldview positively influenced attitude and personal belief. Personal belief (Awareness of Consequences and Ascribed Responsibility) showed a positive association with the TPB variables. Although the data showed a high average score in Awareness of Consequences (Mean= 4.219 out of 5), evidence in Mount Damavand shows that there are a lot of environmental issues (e.g. tons of garbage). National parks' managers need to make sure that their solutions have resulted in the awareness of consequences that make people responsible for pro-environmental behavior. Findings support the hypothesized negative relationship between constraints and all TPB predictors. Providing proper restrooms in campgrounds, parking spaces, and strategies such as controlling the carrying capacity or solutions for removing waste from high altitudes are helpful to decrease the negative impact of structural constraints. In order to decrease intrapersonal constraints, managers should Provide techniques that can make individuals interested in environmental activities such as using environmental celebrations or make movies and documentary about environmental issues. To decrease intrapersonal constraints, national parks' managers should provide solutions that encourage people in activities such as environmental celebrations or making movies and documentaries about environmental issues. Moreover, promoting a culture of environmental protection in mount Damavand reduces interpersonal constraints. Overall, the proposed model improved the explanatory power of the TPB by predicting 64.7% of intention compared to the original TPB that accounted for 63.8% of the variance in intention.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,338
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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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