Perceptions on Urbanization Impact on the Hinterlands: A Study of Khon Kaen City, Thailand
Notice bibliographique
Résumé
This research article aims to study the impact of urbanization on its hinterlands, by focusing on the perceptions of the household heads in the hinterlands of a small city, which is the major type of the cities in the Mekong region. Khon Kaen city in the northeast region of Thailand was selected as a case study. A questionnaire survey was conducted with a sample of 409 households in 35 villages in the city’s hinterlands, defined as the areas of 5 kilometres lying further from a ring road surrounding the city. Data were analysed by descriptive statistics and mean ranking. The research found that the top ten most favorable impacts were on better access to health and educational services, better employment and educational opportunities, women’s decision making power and social status, as well as positive impact on local government. As for the negative impacts of urbanization, pre-marriage sexual relationship, co-habitation and inappropriate dressing of village youths were identified as major problems. Apart from youth’s problems, other social problems namely gambling and drug addiction were identified, as well as household economic problems including shortage of farm lands, higher household expenditure and debts. Among the top ten highest ranks of negative impacts, only one environmental problem, namely noise pollution, was identified. However, it is remarkable that environmental sector contained the highest numbers of unfavorable impacts that had mean value less than three. In other words, among the seven sectors explored, namely the household economy, the village economy, the society, the political and administration, the ideology and culture, the women and youths and the environment, the research found that environmental sector got the highest number of negative items of urbanization impacts. Based on a Multiple Regression Analysis, the research found that household heads’ age (Beta = 0.127) and monthly income (Beta = -0.175) were the factors that influenced their perceptions on the impacts with the R2 = 0.073.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».