MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406230341 · doi:10.1177/21711976241309249

Beyond the watery grave: death and water reminders as (un)expected ways to increase environmental identity / <i>Más allá de la tumba acuática: recordatorios de muerte y agua como formas (in)esperadas para fomentar la identidad ambiental</i>

2025· article· en· W4406230341 sur OpenAlexafffundabout
Lauren Keira Marie Smith, S. E. Wolfe

Notice bibliographique

RevuePsyEcology Bilingual Journal of Environmental Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensRoyal Roads UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Waterloo
Mots-clésHumanitiesIdentity (music)ArtAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change increasingly stresses global water availability and reliability via either too much (e.g., floods) or too little (e.g., droughts). To ensure safe and equitable water access and management, significant behaviour changes are needed among both water consumers and decision-makers. Yet discussing water vulnerabilities can be existentially threatening because these water crises involve considering potential physical harm or death from a life-sustaining resource. According to Terror Management Theory (TMT), implicit or explicit awareness of existential threats may result in contradictory identity reinforcements that may actually limit positive water solutions. We examined how three life-threatening water messages — specifically drowning, contaminated water consumption, dehydration — influenced environmental identity compared to a standard mortality threat and a control among 455 Canadian and American adults. Our results indicated that existentially threatening messages significantly increased environmental identity polarization ( p < .05). Given these findings, we discuss implications for sustainable water management within an increasingly threatening global environment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,295 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePsyEcology Bilingual Journal of Environmental PsychologyMême sujetEnvironmental Education and SustainabilityTravaux en français237 207