Evaluación emocional sobre el cambio climático en jóvenes andaluces: análisis de ecuaciones estructurales y multigrupo
Notice bibliographique
Résumé
Climate change represents one of the most pressing environmental and societal challenges of our time. Psychoeducational research, since the mid-20th century, has identified a correlation between emotional processes and action-oriented decision-making. Emotional Appraisal Theory posits that emotions are the result of an evaluative process (both unconscious and/or conscious) that is conditioned by numerous factors. A comprehensive examination of the impact of certain factors and their modulation on emotional appraisal in the light of a climate emergency is considered a fundamental step in guiding educational interventions towards more holistic and climate action-oriented pedagogies.In this context, the present research aims to develop an exploratory structural model to understand the influence of the frequency of information consultation and perceptions of responsibility and risk on the emotional appraisals towards climate change. To this end, the structural equation modeling technique was employed in a sample of young individuals from eight provinces in Andalusia, Spain (n = 1.050). Furthermore, the potential impact of differing educational levels between participants on these relationships is investigated through the use of a multigroup moderation analysis.The level of adjustment of the proposed study model is favorable, with the capacity to explain almost half of the variance in negative emotions and close to a quarter of the variance in positive emotions. The results of the structural relationships study demonstrate the existence of notable causal patterns, with risk perceptions exerting a considerable influence on negative emotions towards climate change. Additionally, the substantial and incremental impact of social networks (both online and physical) and perceptions of externalizing causal responsibility for climate change, particularly as students progress through the educational system, represent crucial elements for educators to contemplate.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».