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Enregistrement W4387901173 · doi:10.1093/eurpub/ckad160.1103

Canadian Adolescents Perceptions of Survey Questions about Climate Emotions and Coping Strategies

2023· article· en· W4387901173 sur OpenAlexaffabout
Alina Cosma, Tasha Roswell, Margaret A. Treble, Gina Martin

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorryPsychologyCoping (psychology)PerceptionThematic analysisFocus groupBrainstormingClimate changePreferenceSocial psychologyDevelopmental psychologyApplied psychologyClinical psychologyQualitative researchAnxietySociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Globally, there is increased research and media attention about how young people are experiencing climate change. Much of this attention is about the worry and concern young people feel about climate change, with recent survey research finding that the majority of young people are at least moderately worried about climate change. Objectives To examine the perceptions that Canadian adolescents have about survey measures that have been used to study climate emotions and the coping strategies they use. Methods Seven online focus groups occurred in December 2022 with Canadian adolescents aged 15-18. The focus groups began with a brainstorming activity followed by a semi-structured discussion about climate emotion survey questions that have been used in previous surveys. Data were analyzed using rapid thematic analysis. Results Overall, Canadian adolescents showed a preference for questions that allowed for more nuance in their response. Questions that were seen to allow for a variety of perspectives were also favored. Conclusions Findings from this study can be used to guide survey item development/adaptation in this emerging field of inquiry. Key messages • Participants indicated a preference for multi-item questions in relation to climate emotions. • Focusing on coping items was deemed a priority.

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 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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,510
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,042 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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