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Enregistrement W4391820357 · doi:10.1080/13504622.2024.2315573

City-level sustainable development impacts on environmental literacy: feelings toward nature, environmental knowledge, and pro-environmental behavior

2024· article· en· W4391820357 sur OpenAlexaff
Fanli Jia, Wan Wang

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Education Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental educationSustainable developmentLiteracyEducation for sustainable developmentMediationSustainabilityPsychologyChinaGeographySociologyPolitical scienceEcologySocial sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research in environmental education adopts a broad concept of environmental literacy, recognizing the multifaceted nature that encompasses cognitive, affective, and behavioral components. However, minimal research has examined how these components interact with each other across various cities. The present study aims to fill this gap by investigating the interplay between the components of environmental literacy, such as affiliation with nature, environmental knowledge, and environmental behavior. More importantly, the study explores how these relationships vary across different cities that differ in sustainable development levels. Children (N = 979, Mage = 11.13) from 29 cities in China completed measures of affiliation with nature, environmental literacy, and pro-environmental behavior (PEB). We classified the cities into high versus low sustainable development levels using the Low-Carbon and Green Index – a comprehensive measure of sustainable development, including energy consumption, carbon emissions, and public policy. A moderated mediation analysis revealed that environmental knowledge mediated the relation between affiliation with nature and PEB only in cities with higher sustainable levels. As a result, environmental education should be tailored to a city’s sustainable development level to better encourage pro-environmental behavior.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,007

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,337 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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