Assessing the role of education level on climate change belief, concern and action: a multinational survey of healthcare professionals in nephrology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Climate change poses a significant risk to kidney health, and countries with lower national wealth are more vulnerable. Yet, citizens from lower-income countries demonstrate less concern for climate change than those from higher-income countries. Education is a key covariate. To examine its role in explaining this perception gap, we obtained the perspectives of a highly educated cohort of healthcare professionals. METHODS: This was a cross-sectional survey of healthcare professionals involved in kidney care. Responses were compared by the income level of the participant's country (per World Bank). RESULTS: Of the 849 healthcare professionals from 107 countries (63.4% from lower and middle-income countries) that participated, most believed climate change was happening (97.9%), displayed a high level of concern (73.3%), and took personal action to combat climate change (62.0%). While the proportion who believed in climate change did not vary by income level (high:98.1%, upper-middle:97.2%, lower-middle:97.8%, low:100%, p = 0.73), the proportion with a higher level of concern (high:80.7%, upper-middle:74.9%, lower-middle:67.5%, low:53.8%, p < 0.001), and who took climate action (high:76.2%, upper-middle:63.1%, lower-middle:51.2%, low:30.8%, p < 0.001) decreased by national wealth. Barriers to involvement in sustainable kidney care were lack of time (54.4%), knowledge (39.7%), and peer support (30.3%). Only 34.0% were aware of national mitigation plans and barriers related to finances, technologies, tools, methods, research, and evidence were perceived as greater obstacles in lower-income countries. CONCLUSIONS: Our results highlight that predictors and correlates of climate change risk perception vary across countries. Education alone is unlikely to increase individual and group engagement in climate change. A better understanding of these factors can inform strategies towards climate action in different settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».