Carbon Reduction Intentions and Behaviours for Sustainability
Notice bibliographique
Résumé
Increases in emissions of greenhouse gases resulted in rising global average temperature in the past few decades. In Taiwan, annual emissions of CO2 increased from 114.4 million tons in 1990 to 270.2 million tons in 2010, a staggering 136.2% increase in two decades. Strategic implementation of carbon reduction and environmentally sustainability becomes a top priority for government administration in public education in Taiwan. This study aims to examine information search behaviour and to reveal how carbon reduction behaviours differ from intentions. Carbon reduction intentions related to what respondents thought they should be doing for environmental sustainability. Behaviours referred to actions respondents had taken in particular ways to reduce carbon emissions. A survey was administered using personal interviews in March, 2010, in Taipei, Taiwan. A stratified sampling was utilised in this study following gender and age distributions of the population between the ages of 20 to 59. Findings in this study revealed that people search different types of carbon reduction information via various media channels. For those who prefer technology and policy related carbon reduction information, they would be more likely to take actions than those who prefer practical carbon reduction information. Technology/policy information seekers would have carbon reduction behaviour similar to their intentions, especially in energy usage and shopping activities. Practical information seekers seem to have higher level of behavioural discrepancies in carbon reduction. Strategic implications based on findings in this study are suggested.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».