Doing the right thing even if you might fail: Does moral obligation interact with collective efficacy to predict environmental activism?
Notice bibliographique
Résumé
Climate change poses a significant challenge, and despite growing calls from activists around the world, those in power have been slow to act.Plausibly, many would-be environmental activists may experience low collective efficacy, which can undermine collective action.A growing body of work suggests moral obligation is an important predictor of collective action.I tested the hypothesis that low collective efficacy undermines motivation to engage in collective action to a lesser degree for individuals who are high in moral obligation compared to those who are low in moral obligation.Study 1 examined qualitative interviews with 11 environmental activists to see how they discuss moral obligation and efficacy when talking about their activism.The majority of activists spoke of climate change as a moral issue and all activists who expressed low efficacy indicated moral motivations for their activism.Study 2, a secondary analysis on two correlational samples, provided some evidence of an interaction in a sample of undergraduate students (n=368), but not in a representative Canadian sample (n=1029).Study 3, a correlational study with an undergraduate student sample (n=428), showed no evidence of an interaction.Finally, Study 4 was an experiment (n=405); however, the experimental conditions failed to manipulate moral obligation and collective efficacy.Supplementary correlational tests once again provided no evidence of an interaction.Across all three quantitative studies, moral obligation was strongly associated with environmental activism even when controlling for collective efficacy.Thus, although the interaction hypothesis was not supported, these findings still provide evidence that moral obligation is an important predictor of environmental activism and deserves more attention.Those interested in inspiring environmental activism, such as activists and policymakers, need to focus not only on efficacy but also on the moral beliefs about and moral obligation toward climate change.
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».