Investigating the impact of climate change on mental health among Libyan Arabs: a validation study of the Hogg Eco-Anxiety Scale
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Anxiety, especially within the realm of eco-anxiety, has become an increasingly significant focus of research. In our exploration of eco-anxiety within the Arab Libyan population, we employed a cross-sectional approach and successfully validated the Hogg Eco-Anxiety Scale (HEAS-13). Across two separate subsamples, both Exploratory (n = 790) [M = 21.64 (SD = 3.51), % women = 86.8] and Confirmatory Factor Analysis (n = 829) [M = 22.24 (SD = 3.76), % women = 84.6] confirmed the validity of HEAS-13. This scale effectively captured four distinct dimensions of eco-anxiety: affective symptoms, rumination, behavioral symptoms, and anxiety regarding one’s negative impact on the planet. Moreover, the total HEAS-13 and its dimensions had good internal consistency coefficients, ranging from 0.65 to 0.82. The findings highlight significant correlations between eco-anxiety subscales, behavioral symptoms, and rumination, indicating distinct profiles of eco-anxiety. Additionally structural equation modelling analysis revealed that eco-anxiety dimensions serve as a significant predictor of various psychological symptoms, climate change perception and climate value, emphasizing the interconnectedness between eco-anxiety and psychological distress. Furthermore, Sex-specific differences in eco-anxiety and its associations with climate change perceptions are explored, suggesting heightened awareness and involvement among females. The results emphasize eco-anxiety as a quantifiable psychological phenomenon, demonstrably measured through our 13-item eco-anxiety scale and associated with the mental health outcomes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».