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Enregistrement W4401648347 · doi:10.37653/juah.2024.148877.1279

Evaluating goodness-of-fit indicators for the construct validity and reliability of the scale of the "Dragons of Inaction" Psychological Barriers to climate change mitigation and adaptation: Studying differences using Bayesian probability

2024· article· en· W4401648347 sur OpenAlexaboutno aff
Boshra A. Arnout

Notice bibliographique

RevueMaǧallaẗ ǧāmiʻaẗ al-Anbār li-l-ʻulūm al-insāniyyaẗ/Maǧallaẗ ǧāmiʻaẗ al-anbār li-l-ʻulūm al-insāniyyaẗ · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScale (ratio)Reliability (semiconductor)Goodness of fitBayesian probabilityAdaptation (eye)Construct validityClimate changeConstruct (python library)PsychologyEconometricsStatisticsComputer scienceMathematicsPsychometricsGeographyCartographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to culturally adapt the "Dragons of Inaction Psychological Barriers" scale developed by Lacroix and her colleagues (Lacroix et al., 2019) in the Canadian context, and measure the construct validity good-fit-indexes of the standard model consisting of five psychological barriers and their stability in the Arab environment. The study also sought to identify differences in the validity and stability indicators of the standard model for both male and female samples and differences in psychological barriers to climate change mitigation and adaptation efforts due to education level, age, and social status. The sample consisted of (497) adults in Saudi Arabia, aged between (27– 55) years (37.96 ± 7.88 years), with (279) males and (218) females. The "Dragons of Inaction Psychological Barriers (DIPB)" scale was applied to the study sample, developed by Lacroix et al. (2019) and adapted by the researcher for the Arab context in this study. The results indicated that the scale has good validity and stability indicators for both dimensions and the overall scale. Confirmatory factor analysis revealed that the standard five-factor model of psychological barriers had good of-fit construct validity indexes, with no differences between male and female standard models in terms of validity and stability indexes, as both showed good validity and stability. Additionally, the Bayesian independent samples t-test showed differences in psychological barriers to climate change mitigation and adaptation efforts due to education level, age group, and social status. Based on these findings, the study recommended the urgent need to measure the psychological barriers to interpret the gap between individuals' attitudes towards climate change and the actions they take to mitigate it, to develop plans and policies based on scientific evidence. It also recommended the importance of designing programs to reduce these psychological barriers among individuals.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,512
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,030 · 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

Citations0
Publié2024
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