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Enregistrement W4410826352 · doi:10.1111/pops.70045

Compensating personal climate response inefficacy with political conservatism?

2025· article· en· W4410826352 sur OpenAlexafffund
Xiaobin Lou, Liman Man Wai Li, Kenichi Ito

Notice bibliographique

RevuePolitical Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesUniversity of Lethbridge
Mots-clésConservatismPoliticsPsychologySocial psychologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract People grapple with the reality that their individual actions are too insignificant to impact climate change—a phenomenon known as personal climate response inefficacy. The compensatory control theory articulates that people may turn to overarching social institutions or ideologies (e.g., conservatism) when they lack personal control. Inspired by this theory, the present research explored whether individuals experiencing personal climate response inefficacy are more likely to embrace political conservatism. Study 1 analyzed data from the European Social Survey ( N = 44,387) and provided preliminary evidence of a positive association between personal climate response inefficacy and political conservatism. Study 2 utilized four‐wave longitudinal data from 1008 American participants and identified a consistent within‐person cross‐lagged effect, where personal climate response inefficacy predicted increased political conservatism over time. Both studies ruled out the potential conflating effect of the perceived threat of climate change. Study 3 collected cross‐sectional data from 270 Americans and replicated the major findings while controlling for the potential confounding effect of general self‐efficacy. Study 4 ( N = 261) manipulated personal climate response inefficacy yet only provided partial supportive evidence for our main findings. These pieces of evidence suggest that psychological processes specific to climate change can have spillover effects on other domains.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,426
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,124 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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