Coping with eco-anxiety: An interdisciplinary perspective for collective learning and strategic communication
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic climate change and ecological crisis are affecting people's mental health. One such manifestation, eco-anxiety, is anxiety in the form of negative, troublesome, and automatic physiological, cognitive, emotional, and behavioral reactions to climate change and ecological degradation. The speed, scale, and severity of unfolding environmental crises will continue to exacerbate experiences of eco-anxiety. Scholars and practitioners are still in the early stages of understanding and addressing the phenomenon. To help prioritize future endeavors, we advocate for an interdisciplinary approach to address the urgency and complexity of eco-anxiety, which can be understood in the context of a larger problem facing humanity. We provide an eco-anxiety primer based on recent scoping reviews and seminal empirical research. Additionally, we recommend four opportunities for collective learning and strategic communication: (1) motivational and actionable message framing, (2) storytelling for social and behavior change, (3) knowledge sharing and linked resources, and (4) positive deviance for complex problem-solving. We hope this article will benefit health practitioners, media professionals, academic researchers, policy makers, community leaders, climate activists, and other stakeholders.
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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 | 0,011 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,038 |
| Communication savante | 0,019 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».