Climate Change Attitudes, Beliefs and Intentions Among Young Adults In an Institution of Higher Learning: Does Personality Matter?
Notice bibliographique
Résumé
The present article is concerned with the relationships between personality traits and climate change attitudes, beliefs and intentions. This was done to determine the relationship that exists between personality traits and attitudes, beliefs and intentions towards climate change issues. A descriptive survey design was used in conducting this study. The sample comprised 203 undergraduate students (116 males and 87 females) selected from various Faculties in Obafemi Awolowo University, Ile-Ife, Nigeria. Convenience sampling technique was used to collect data from the respondents. Their age ranged from 15 to 35 years (M=23.6; SD=5.2). The Big Five Personality Inventory (BFPI) and the Climate Change Attitude Survey (CCAS) were used to collect data from participants. Results revealed that the vast majority of participants agree or strongly agree that human activities cause global climate change. (46% and 37.4% respectively). Furthermore, the results showed that there is a significant influence of personality dimensions on climate change attitudes, beliefs and intentions ({F (5,195) =20.327, p<.05, R²=.326}). Also, there is no significant difference between undergraduates in science faculties and non-science related faculties on attitudes, beliefs and intention towards climate change ({t (198) =-.827, p>. 05). The study concluded that personality traits are determinants of climate change attitudes, beliefs and intentions among undergraduates in the study area. The outcome of this study has implications for policy-making in the areas of capacity building and climate change education in institutions of higher learning.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».