Assessing the relationship between climate change anxiety, ecological coping, and pro-environmental behavior: Evidence from Gen Z Bangladeshis
Notice bibliographique
Résumé
Climate change has been speculated to cause frequent, long-lasting, and adverse weather events and would affect people's lives-and-well-being. Bangladesh, a low-lying delta is vulnerable to climate change, experiencing natural disasters each year with physical, mental, and economical impact on the population. The primary objective of the present study was to investigate the relationship between climate change anxiety (CCA), climate change-related coping strategies, and pro-environmental behavior (PEB) among Gen-Z Bangladeshis. The secondary objective was to assess CCA level and its associated coping approach among different disaster types witnessed by the respondents, and in disaster-affected vs. non-affected group. A total 557 participants between 18- and 25 years old participated in a cross-sectional survey including 13-items CCA Scale (CCAS), 15-items Ecological Coping Scale (ECS), demographics, and PEB questions. Results demonstrated that functional-impairment subscale and cognitive-impairment subscale of CCAS, MFC (meaning-focused coping), denial, and problem-focused coping (PFC) subscale of ECS, and PEBs were reliably correlated to varying degrees. Moreover, the disaster-affected group had significantly higher cognitive-impairment, functional-impairment, denial, and PFC use than non-affected group. Also, flood-witnessed people demonstrated more cognitive-impaired, functional-impaired, and used more MFC and PFC than storm and drought witnessed people. These findings highlight the awareness level of climate change impact among Gen-Z Bangladeshis, assisting professionals to formulate a tailored intervention.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».