The bidirectional relationship between interpersonal climate change discussion and climate change anxiety
Notice bibliographique
Résumé
Emerging research has suggested that people may experience anxiety and distress about climate change (i.e., climate change anxiety), even for those who are not directly affected by extreme weather events. While previous research has demonstrated the benefit of interpersonal climate change discussion in promoting climate change beliefs, the literature has yet to examine the relationship between interpersonal climate change discussion and climate change anxiety. On the one hand, such discussion may increase people's exposure to climate change information and make them more focused on it, which possibly triggers more anxiety. On the other hand, previous studies suggest that climate change anxiety can be a normal and adaptive response to climate change, which motivates people to engage in behaviors aiming to address climate change. It is thus possible that climate change anxiety would promote interpersonal climate change discussion. In this research, we test this bidirectional relationship using a two-wave longitudinal design. Cross-lagged panel analyses revealed a positive bidirectional longitudinal link in both the U.S. and China, suggesting a potential feedback loop between climate change anxiety and interpersonal climate change discussion. Climate change anxiety would relate to more frequent engagement in interpersonal climate change discussions, and yet such discussion would relate to more anxiety responses. Our findings thus indicate the need to examine under what circumstances interpersonal climate change discussion would be an adaptive rather than a maladaptive strategy.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».