Effectiveness of Environmental Education through Social Media in India
Notice bibliographique
Résumé
As concerns of climate change rise, the need for effective educational interventions to promote eco-consciousness and sustainable practices among the youth in India has become increasingly urgent. Various studies have explored the effectiveness of environmental education through social media in India. Ahmad (2015) found that videos were more effective than pamphlets in influencing youth on environmental education. However, Chung (2020) noted that while young adults access environmental information through social media, they often do not engage with or share this content. Gupta (2020) emphasized the importance of behavior change theories and social support in enhancing the effectiveness of social media interventions. Laiphrakpam (2019) highlighted the role of environmental education in increasing awareness and driving behavioral change among students in India. These studies collectively suggest that while social media can be a powerful tool for environmental education, its effectiveness depends on the content and engagement strategies used. This study investigates the role of social media as a platform for environmental education and its influence on young people's environmental awareness and behavioral habits. A quantitative research design was employed, utilizing a structured online questionnaire with close-ended questions to collect data from 100 young social media users in India. The survey covered demographics, social media usage, environmental awareness and behavioral habits. The results demonstrate that social media can effectively increase environmental awareness among young people and encourage healthy behavioral changes. This study underscores the potential of social media as an effective instrument for spreading environmental education and fostering a generation of environmentally responsible citizens in India.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».