Risk Perception in a Developing Country: The Case of Jordan
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Recognizing the importance of risk perception and the poor understanding of the phenomenon in developing countries, this study characterizes risk perception in Jordan. Design: A mixed quantitative and qualitative survey approach was adopted. Semi-structured interviews were used to identify risks relevant to Jordanian society, then perceptions of these were examined using a questionnaire. Sampling was stratified by province and convenience sampling was adopted within each stratum. The response rate of 53.6 percent was adequate for accurate and useful results representative of the target population. The questionnaire data were analyzed using parametric statistics including principal component analysis and mean analysis. Findings: A cognitive map shows that Jordanians perceived warfare and terrorist attack as the most dreaded, catastrophic and uncontrollable risks to society. Refugee influx was also perceived as a high risk on the dreaded dimension. Although Jordan generates no nuclear electricity, nuclear power was also loaded high on the dreaded factor, confirming that risk perception can be affected by negative international events. Research Limitations/Implications: A proper interpretation of the cognitive map requires an appreciation of the plasticity of risk, as perceptions are changed by scientific knowledge, media coverage and globalization of risk issues. Future research should examine these changes and determine other possible variables influencing risk ratings at different times. While stratified sampling helped the representativeness of the sample, convenience sampling was applied within each stratum. Future research might use probability sampling instead. This study gives risk analysts and policymakers a basis for understanding and anticipating public responses to risks and improving the communication of risk information among laypeople and decision-makers. Originality: This study is one of few to develop a cognitive map and investigate factors influencing risk perception in Jordan, in the volatile Middle East. Rather than surveying mainly students, it used a representative sample from Jordan’s 12 provinces.
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 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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».