Assessing the Presence of Eco-Anxiety in the General Population: A Systematic Review, Meta-Analysis and Meta-Regression
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Eco-anxiety is emerging as a response to worsening environmental conditions. However, several gaps hinder the estimation of this phenomenon worldwide. This review aims to provide a measure of eco-anxiety control by those factors that may affect its prevalence assessment. Methods: The review was conducted in accordance with the PRISMA guidelines, and the protocol was registered on PROSPERO (CRD42024556132). PubMed, Scopus, Web of Science, and PsycINFO databases were interrogated. Cross-sectional studies in English and Italian languages assessing eco-anxiety through validated questionnaires were considered. The quality assessment was conducted using the adapted Newcastle–Ottawa Quality Assessment Scale. Results: Sixty-nine articles published between 2020 and 2025 were included. Of these, 60 studies were meta-analyzed, for a total sample size exceeding 65,000 participants across different countries and cultural contexts. The overall pooled mean eco-anxiety level was approximately 34.8/100 (95% CI: 29.6–39.9), corresponding to a moderate level of eco-anxiety, with women scoring higher than men (p < 0.05). Assessment tool and country were also shown as significant predictors of eco-anxiety, while age did not seem to play a significant role. Conclusions: Though further rigorous research is needed in this field, focusing on these variables could help to design targeted strategies that address environmental concerns and support mental well-being and resilience towards environmental challenges.
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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 | 0,029 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,056 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».