Advancing Pro-Climate Behaviors in Atlantic Canada: Behavioral Insights and Preliminary Evidence
Notice bibliographique
Résumé
This symposium explores the multifaceted challenge of fostering pro- climate behaviors and sustainable transportation practices in Atlantic Canada. Showcasing a multi-institutional collaboration among Net Zero Atlantic, the University of Prince Edward Island (UPEI), and the University of New Brunswick (UNB), the symposium integrates behavioral science, evidence-based management, and public policy frameworks to uncover actionable insights for driving environmental sustainability. Characterizing Pro-Climate Behaviours in Atlantic Canada Author: Nicolle Jaramillo; Net Zero Atlantic Driving Toward Sustainability: A Systematic Review and (Potential) Meta-Analysis Author: Lena Jingen Liang; University of Prince Edward Island Author: Xiao Chen; University of Prince Edward Island Exploring Human Motivators for Eco-Friendly Driving Behavior Author: Spencer Lynch; University of Prince Edward Island Author: Xiao Chen; University of Prince Edward Island Author: Lena Jingen Liang; University of Prince Edward Island Navigating Psychological and Structural Barriers to Eco-friendly Driving in Prince Edward Island Author: Jude Imuede; University of Prince Edward Island Author: Lena Jingen Liang; University of Prince Edward Island Author: Xiao Chen; University of Prince Edward Island Overcoming Barriers to Sustainable Transportation: A Study of Pro-Climate Behaviours in Fredericton Author: Jeevitha Palani; University of New Brunswick Public Policy Enablers of Civic Behaviour Change to Reduce GHGs Author: Alex Dandridge; University of New Brunswick
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».