The role of a nature-based program in fostering multiple connections to nature
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reconnecting to nature is imperative for the sustainability of humans on Earth, offering a leverage point for system change. Connections to nature have been conceptualized as a typology of five types as follows: material; experiential; cognitive; emotional; and, philosophical, ranging from relatively shallow to deeper connections, respectively. Educational programs that immerse individuals in nature have been designed to build an appreciation for places travelled, awareness of environmental issues and to promote pro-environmental behaviours. Using quantitative and qualitative data from 295 individuals who participated in National Outdoor Leadership School (NOLS) programs ranging from 14 to 90 days, we tested hypotheses to understand whether and to what extent NOLS influenced the five types of connections to nature. We further investigated whether deeper connection types were associated with greater intentions for pro-environmental behaviours. Findings showed that individuals generally reported greater connections to nature after the NOLS program, with emotional and material connections increasing the most. While intentions for pro-environmental behaviour increased from pre- to post-program, deeper connections to nature did not correspond to greater intention for pro-environmental behaviour. The strongest predictor of intention for pro-environmental behaviour was a cognitive connection, though an emotional connection was also a significant predictor. Ultimately, we found that the NOLS program fosters multiple connections to nature and increases intentions for pro-environmental behaviour. We call for more research to understand the relationships among connection to nature types and how those interactions may influence intentions for pro-environmental behaviour—in nature-based educational programs and in other contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».