Perceptions of Water Ownership, Water Management, and the Responsibility of Providing Clean Water
Notice bibliographique
Résumé
Perceptions of water and water related issues still render many under-researched topics. This study aims to further our knowledge regarding people’s perceptions of water and our understanding about the different ways individuals use water. The authors asked the question: Does the way an individual perceives water (i.e., as a commodity, a human right, private resource, public resource and/or natural resource) influence consumption and conservation of water, and sentiments towards control and allocation of water? An exploratory online questionnaire was designed to generate qualitative and quantitative data of survey participants’ perceptions, beliefs and actions towards water issues, such as overconsumption and scarcity. Data analysis included comparison of the quantitative data regarding the non-statistical association between how an individual perceives water and the individual’s beliefs, as well as qualitative analysis of the comments using an iterative pattern coding technique. One hundred and sixty four individuals participated in the survey (75% completion rate) and over 430 comments were made. Themes that emerged from the comments included: responsibility, scarcity, the value of water, knowledge gained and education needed. Comparison of the different perceptions of water revealed that different perceptions of what water is resulted in different beliefs about what the cost of water should be. These findings have implications for future water use, including what needs to change in order to increase appreciation for water issues.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».