Exposure and connectedness to natural environments: An examination of the measurement invariance of the Nature Exposure Scale (NES) and Connectedness to Nature Scale (CNS) across 65 nations, 40 languages, gender identities, and age groups
Notice bibliographique
Résumé
Detachment from nature is contributing to the environmental crisis and reversing this trend requires detailed monitoring and targeted interventions to reconnect people to nature. Most tools measuring nature exposure and attachment were developed in high-income countries and little is known about their robustness across national and linguistic groups. Therefore, we used data from the Body Image in Nature Survey to assess measurement invariance of the Nature Exposure Scale (NES) and the Connectedness to Nature Scale (CNS) across 65 nations, 40 languages, gender identities, and age groups ( N = 56,968). While multi-group confirmatory factor analysis (MG-CFA) of the NES supported full scalar invariance across gender identities and age groups, only partial scalar invariance was supported across national and linguistic groups. MG-CFA of the CNS also supported full scalar invariance across gender identities and age groups, but only partial scalar invariance of a 7-item version of the CNS across national and linguistic groups. Nation-level associations between NES and CNS scores were negligible, likely reflecting a lack of conceptual clarity over what the NES is measuring. Individual-level associations between both measures and sociodemographic variables were weak. Findings suggest that the CNS-7 may be a useful tool to measure nature connectedness globally, but measures other than the NES may be needed to capture nature exposure cross-culturally.
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 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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».