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Enregistrement W3195871570 · doi:10.1080/09640568.2021.1913107

The climate change stage of change measure: vehicle choice experiment

2021· article· en· W3195871570 sur OpenAlexafffund
E. Owen D. Waygood, Bobin Wang, Ricardo A. Daziano, Zachary Patterson, Markéta Braun Kohlová

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Planning and Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensConcordia UniversityPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du QuébecNational Science Foundation
Mots-clésMeasure (data warehouse)Climate changeOrder (exchange)EconometricsEnvironmental economicsEconomicsEnvironmental resource managementComputer scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Various measures have been proposed and validated to assess environmental motivation and explain peoples’ consumer behavior. However, most of the measures are rather complex, sometimes comprising dozens of items. In order to overcome the associated response burden, the goal of our research is to validate a much simpler measure of environmental motivation, namely the measure of Climate Change-Stage of Change. To do so we analyze data from a discrete choice experiment in which drivers decide to purchase a car with different levels of CO2 emissions and we also measure their environmental motivation with three alternative measures. The results show that environmental motivation assessed with Climate Change-Stage of Change explains the choices in the experiment as well as with more complex measures. Our findings have substantial implications for researchers as they may be able to assess climate-relevant motivation – a significant factor for many consumer choices – with a single question.

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 enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,452

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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