Eliciting attachment security with social norm messages is linked to reduced energy consumption in extreme heat in the United Arab Emirates
Notice bibliographique
Résumé
Social norms effectively reduce household energy use, yet research often focuses on moderate climates. Extreme heat could hinder energy-saving behaviors, potentially requiring extra motivational triggers. Here, we examined whether eliciting attachment security—a psychological mechanism triggering bonding and empathy—combined with a social norm message is linked to reduced energy consumption in extreme heat. In a preregistered field experiment in the United Arab Emirates (100 households, 26,400 observations over 9 months, from September 2019 to May 2020), we compared a standard social norm message against one enhanced with secure attachment priming (vs a control group) in the campus housing of an international university. Results showed that households receiving the combined message saved more electricity (9.98%) than those receiving the standard message (6.11%), showed greater efficacy in already efficient households, had heightened effectiveness on hotter days, and the follow-up effect lasted twice as long post-intervention. During the study’s final months, the COVID-19 lockdown occurred, revealing no significant usage differences between experimental groups from lockdown onwards. Given that this study was conducted in only one location with particular characteristics, results may not be generalizable and should be interpreted with caution. Energy savings improve when messages evoking social expectations also promote empathy, especially in extreme heat, according to a randomized controlled field experiment on a United Arab Emirates campus housing.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».