Experienced climate change impacts help explain subjective well‐being—Evidence from 14 nature‐dependent communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change profoundly affects well‐being in complex and interconnected ways. However, the relationship between climate change and well‐being has been explored in only a handful of settings, most of which are industrialized. Here, we investigate the association between perceived climate change impacts, their severity and subjective well‐being (measured as life satisfaction) using cross‐culturally comparable first‐hand reports from 2488 participants across 14 nature‐dependent communities. We find a negative association between site‐aggregated life satisfaction and different metrics of climate change: perceptions of local impacts, reported severity and instrumental measurements. Within sites, individual‐level associations between perceived severity of climate change impacts and life satisfaction are weak or absent. Further analysis suggests that site‐level characteristics play a crucial role in shaping these patterns. This could indicate that it is the overall vulnerability and exposure of a community to climate change impacts, rather than individual experiences that matters most. Our findings offer a nuanced understanding of how climate change impacts relate to well‐being, emphasizing the multidimensional character of climate change impacts and underscoring the importance of local context in shaping these relationships. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».