Do neuroticism and efficacy beliefs moderate the relationship between climate change worry and mental wellbeing?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research on the nature and prevalence of phenomena like climate anxiety (or eco-anxiety) is increasing rapidly but there is little understanding of the conditions under which climate change worry becomes more or less likely to significantly impact mental wellbeing. Here, we considered two plausible moderators of the relationship between climate change worry and mental wellbeing: neuroticism and efficacy beliefs. METHODS: Analysis was conducted with survey data gathered in six European countries in autumn 2019. Participants were recruited from universities in the participating countries using opportunity sampling. RESULTS: We found that climate change worry is negatively related to mental wellbeing at any level of perceived efficacy. In contrast, climate change worry is only significantly related to mental wellbeing at low and average levels of neuroticism. High neuroticism appears to have a masking, rather than amplifying, role in the relationship between climate change worry and mental wellbeing. LIMITATIONS: The cross-sectional design of the study precludes verification of causal relationships among variables. The brief measure of neuroticism employed also did not allow for nuanced analysis of how different facets of neuroticism contribute to the observed interaction with climate change worry. Findings cannot be indiscriminately generalised to less privileged groups facing the worst impacts of the climate crisis. CONCLUSION: Our findings lend to a view that harmful impacts of climate change worry on mental wellbeing cannot simply be ascribed to dispositional traits like neuroticism. We advocate for interventions that tackle negative climate-related emotions as unique psychological stressors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».