Association of climate anger with loneliness and social isolation among the general adult population in Germany
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Our aim was to investigate the association of climate anger with loneliness and perceived social isolation. Subject and methods We used data from the general adult population in Germany ranging from 18 to 74 years. Data were collected in January 2025. Loneliness was quantified using the De Jong Gierveld instrument and perceived social isolation was assessed using the Bude and Lantermann tool. Climate anger was measured using an extended subscale of the Inventory of Climate Emotions (ICE). Results Our sample consisted of 3270 adults from Germany (mean age 47.0 years [SD 15.3]; 50.4% female). Adjusting for a wide array of covariates, regressions showed that climate anger was significantly associated with perceived social isolation among the total sample ( β = .05, p < .001) and men ( β = .08, p < .001) but not women. Moreover, this association was significant among younger individuals aged 18 to 29 years ( β = .10, p < .01) and older adults aged 55 to 74 years ( β = .06, p < .01), whereas it was not significant among middle-aged individuals aged 30 to 54 years. It is worth noting that climate anger was not associated with loneliness in the total sample and all subgroups. Conclusion We add the very first evidence regarding the association between climate anger and social isolation (particularly among men and younger individuals). One may conclude that climate change is a social challenge that could potentially lead to a split in society. Future research is urgently required to further examine such associations.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».