MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4417483805 · doi:10.3389/fclim.2025.1669144

Carbon emissions and subjective well-being in Blue Zone Ikaria and Athens, Greece

2025· article· en· W4417483805 sur OpenAlexafffund
Jade Radke, Stella Argentopoulos, Jiaying Zhao

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Climate · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésGreenhouse gasConsumption (sociology)ClothingCarbon fibersExploratory researchClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reducing carbon emissions has become largely synonymous with personal sacrifice that can decrease subjective well-being (i.e., happiness, life satisfaction). However, a growing body of research suggests that pro-environmental behavior is positively associated with subjective well-being. To further examine this relationship, this exploratory study examined individual carbon emissions and subjective well-being in Blue Zone Ikaria, Greece, using Athens as a comparison site. Structured interviews and questionnaires with 46 participants (22 in Ikaria, 24 in Athens) revealed that Icarian participants reported higher mental well-being and lower carbon emissions from air travel and clothing consumption than Athenian participants. Icarian participants were also more likely to grow their own food and identify as part of a tight-knit community. These findings suggest that community-focused lifestyles may promote mental well-being while reducing carbon emissions. Future research with larger, more representative samples and objective emissions data is needed to further explore this relationship in Ikaria and other non-WEIRD (Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic) societies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,229 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in ClimateMême sujetEnvironmental Education and SustainabilityTravaux en français237 207