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Enregistrement W4235836878 · doi:10.1093/oxfordhb/9780199733026.013.0004

Environmental Attitudes

2012· book-chapter· en· W4235836878 sur OpenAlexaff
Robert Gifford, Reuven Sussman

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidenceSocioeconomic statusSocial psychologyPsychologyEnvironmental educationValue (mathematics)Theory of planned behaviorPersonalityNorm (philosophy)Environmental qualitySociologyPolitical scienceControl (management)MathematicsDemographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Environmental attitudes are important because they often, but not always, determine behavior that either increases or decreases environmental quality. Traditionally, attitudes have cognitive, affective, and conative elements, but environmental attitudes might be better described as having preservation and utilization dimensions. Pro-environmental attitudes rise and fall with current events and vary with age, gender, socioeconomic status, nation, urban-rural residence, religion, politics, values, personality, experience, education, and environmental knowledge. Environmental education aims to improve environmental attitudes but has mixed results. The mass media have been both helpful and harmful. Two prominent theories for explaining environmental attitude-behavior relations are the theory of planned behavior and value-beliefs-norm theory, which offer the benefit of parsimony and the shortcoming of incompleteness. Researchers have, for example, suggested additions to the theory of planned behavior, noting that pro-environmental behaviors vary in their effort to complete, which influences the attitude-behavior relation, and that many barriers to behavior change exist.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0950,024

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeSans objet
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

Citations225
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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