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Enregistrement W2623148060 · doi:10.3968/9555

Perception of the Regional Political Leaders on Climate Change: A Study in Sylhet District in Bangladesh

2017· article· en· W2623148060 sur OpenAlexvenueno aff
Md. Shahabul Haque, Mohammed Gulzar Hussain

Notice bibliographique

RevueCross-cultural communication · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCOVID-19 impact on air quality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionClimate changePoliticsDescriptive statisticsGeographyPsychologyPolitical scienceSocial psychologySocioeconomicsSociologyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper has been designed to explore the perception of the regional political leaders on climate change. It explains the perception of the political leaders about general information, causes, and impacts of climate change. Therefore, the research design of the study was explorative and mostly descriptive. Probability sampling was used for sample selection. From the population of 367.58 respondents were selected by using Cochran’s formula. This study incorporated both primary and secondary sources of data. Data was collected through social survey and in-depth interview method from the study area. These pertinent data were analysed by different statistical method like percentage analysis, weighted mean index, chi-square method etc. It was found that most of the respondents’ perception about the climate change is satisfactory comparatively where perception about causes of climate change was better than the perception about impacts of climate change. Here, year of schooling was significantly associated with the respondents’ perception on climate change. On the other hand, involvement with voluntary organization is significantly associated with respondents’ perception about impacts of climate change. On the contrary, duration of the involvement with political party has no significant relation regarding to the perception of the political leaders on various aspects of climate change.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,997

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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations0
Publié2017
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