Workplace eco-anxiety: a scoping review of what we know and how to mitigate the consequences
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Eco-anxiety can affect individuals’ environmental engagement conditions. People spend approximately 35 h or more per week in a workplace environment. It is worth considering whether workplace initiatives exist to deal with eco-anxiety. Little research has been carried out on workplace-related eco-anxiety and no studies have been conducted on how to respond to this health issue within the workplace specifically. To address this issue, we explored eco-anxiety in a workplace context in the literature and developed a model of change to better respond to employees’ eco-anxiety. Methodology First, a scoping review was conducted to investigate workplace eco-anxiety. Second, an analysis was performed in which Lewin’s theory of change was used to propose changes in the workplace designed to better respond to eco-anxiety. Findings Lewin’s three stages can guide action to reduce eco-anxiety in the workplace. Step 1 (unfreeze) involves becoming aware of the eco-anxiety problem within the organization, step two (change) consists of finding alternatives in the built environment such as green spaces and pro-environmental behavior through circular economy practices, and step 3 (refreeze) involves stabilizing this change. Originality Our study is among the few to explore eco-anxiety in the workplace specifically and, to our knowledge the first, to propose an intervention model for management and employees. Lewin’s three stages can guide action to reduce eco-anxiety in the workplace.
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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 | 0,010 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».