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Enregistrement W4318159366 · doi:10.1016/j.joclim.2023.100211

Coping with eco-anxiety: An interdisciplinary perspective for collective learning and strategic communication

2023· article· en· W4318159366 sur OpenAlex
Hua Wang, Debra L. Safer, Maya Cosentino, Robin Cooper, Lise Van Susteren, Emily Coren, Grace Nosek, Renée Lertzman, Sarah Sutton

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Climate Change and Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyFraming (construction)PsychologyMental healthCoping (psychology)Public relationsSocial psychologyPolitical sciencePsychotherapistEngineeringPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
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 Opus0,565
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,026 · 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