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Enregistrement W2115933388 · doi:10.5539/jsd.v7n2p173

Affluence and Objective Environmental Conditions: Evidence of Differences in Environmental Concern in Metropolitan Brazil

2014· article· en· W2115933388 sur OpenAlexvenueno aff
Raphael Nawrotzki, Gilvan Ramalho Guedes, Roberto Luíz do Carmo

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental Justice and Health Disparities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentUniversity of Colorado BoulderConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésMetropolitan areaGeographyEnvironmental changeSocioeconomic statusSocioeconomicsClimate changeEcologyEconomicsDemographySociologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an age of climate change, researchers need to form a deepened understanding of the determinants of environmental concern, particularly in countries of emerging economies. This paper provides a region-specific investigation of the impact of socio-economic status (SES) and objective environmental conditions on environmental concern in urban Brazil. We make use of data that were collected from personal interviews of individuals living in the metropolitan areas of Baixada Santista and Campinas, in the larger São Paulo area. Results from multilevel regression models indicate that wealthier households are more environmentally concerned, as suggested by affluence and post-materialist hypotheses. However, we also observe that increasing environmental concern correlates with a decline in objective environmental conditions. Interactions between objective environmental conditions and SES reveal some intriguing relationships: Among poorer individuals, a decline in environmental conditions increases environmental concern as suggested by the objective problems hypothesis, while for the wealthy, a decline in environmental conditions is associated with lower levels of environmental concern.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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