Promoting Pro-environmental Beliefs and Behaviour: Choose-Your-Own Story Futuristic Climate Game
Notice bibliographique
Résumé
How can we address climate scepticism and increase public support for ambitious pro-environmental policies? This study investigates the potential of future-oriented perspective taking, using an innovative and futuristic choose-your-own-adventure narrative game. This cutting-edge intervention involves living in the life of a future self and making choices related to hypothetical climate crises. The choose-your-own-adventure game was integrated into online survey experiments in the United Kingdom (N = 1,738) and the United States (N = 1,290). We found that participation in the game elicited strong emotional responses in individuals, making them more empathetic, but also more hopeless and sad. Imagining their future self during the climate game enhanced people's willingness to engage in future discussions about climate change among the UK respondents. Yet, the intervention did little to transform people's pro-environmental beliefs, policy support, or willingness to sign a climate petition. Causal mediation analyses reveal that these null effects hide important direct and indirect effects. Empathic concern mediates significant positive indirect effect of climate game on people's pro-environmental beliefs, but negative indirect effect on willingness to sign the climate petition. Empathy seems to shape environmental beliefs and behaviours in diverse ways, highlighting the complex and nuanced relationship between them. These findings offer important implications for recent research on the role of emotions in climate change communication, environmental psychology, and policymaking. We also present a unique approach to fostering empathy for the environment and future generations through an engaging choose-your-own-adventure game.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».