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Enregistrement W4399779433 · doi:10.1111/cag.12938

The role of perceived powerlessness and other barriers to climate action

2024· article· en· W4399779433 sur OpenAlexaffvenueabout
Gary J. Pickering, Gillian Dale

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAction (physics)Political scienceSocial psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The impacts of anthropogenic climate change are rapidly worsening, but current efforts to mitigate this crisis are insufficient. Therefore, it is critically important to understand how to motivate more individuals to take action to protect against future climate change impacts. This study examines the individual‐level factors that predict motivations to act, as well as potential barriers to action in a sample of Canadian adults. Participants completed a questionnaire that assessed a) demographics; b) climate change knowledge, opinions, and scepticism; and c) psychological factors that may impede action. The responses were analyzed to determine the factors that explain whether individuals would change their actions in light of climate change and to what extent climate change considerations impact their actions. Predictors of action included how informed individuals were about climate change, perceived severity of its effects, perceived urgency to act, and climate change scepticism. The strongest predictor was perceived powerlessness; individuals who felt a sense of powerlessness were less likely to change their actions and reported that the threat of climate change had less influence over their behaviours. Powerlessness in turn was associated with age and political affiliation. Implications of these findings, and possible solutions to overcome the barrier of perceived powerlessness, are discussed .

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,696
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,259 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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