Mortality management and climate action: A review and reference for using Terror Management Theory methods in interdisciplinary environmental research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Global climate change awareness is increasing, but efforts to convey information can trigger undesirable behaviors , including denial, skepticism, and increased resource consumption. It is therefore essential to more fully investigate social–psychological responses to climate information and messaging if we are to prompt, support, and sustain pro‐environmental behaviors. Yet consideration of these responses is typically absent from interdisciplinary environmental study designs. Of specific relevance is research using social psychology's Terror Management Theory (TMT) showing that people's efforts to repress mortality salience (MS) or awareness significantly influence their attitudes, beliefs, and behaviors. Research on MS's influence on climate change beliefs is progressing but, to date, a systematic scoping review of the literature has been unavailable. Here, we provide such a review. We propose that TMT insights and methods should be better integrated into research designs to guide climate communications and to generate the comprehensive cultural and behavioral changes needed to address societies' climate problems. We introduce a methodological framework for interdisciplinary researchers to incorporate TMT into their research designs and to help practitioners anticipate how their mortality‐laden messaging could trigger unintentional social‐psychological responses that degrade climate communication strategies. This article is categorized under: Perceptions, Behavior, and Communication of Climate Change > Behavior Change and Responses
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».