An investigation into neighborhood residents’ cognition of and participation in low-carbon behavior: a case study in Chengyang district of Qingdao, China
Notice bibliographique
Résumé
To discover potential approaches for meeting increasingly stringent emission controls, a questionnaire was launched in a newly built gated neighborhood in Chengyang district of Qingdao, China, to examine individual residents' cognition of and participation in low-carbon behaviors, which play a pivotal role in the construction of low-carbon neighborhoods.Statistical analysis of the questionnaires indicated that resident individuals' cognition regarding the paths to low-carbon neighborhood construction still centered on the traditional aspects of energy saving and emission reduction.The popularization of low-carbon lifestyles in all areas, such as "adoption of central cooling system" and "acceptance of laddering electricity price", in which potential low-carbon behaviors lie, is still an important mission of low-carbon transition in the near future.Furthermore, due to the relatively high level of local economic development and good traffic conditions in the surveyed neighborhood, a high proportion of residents were engaged in low-carbon behaviors from the perspective of transportation, such as "public transportation", "public bicycles or electromobiles" and "walking".Thus, to date, local residents have achieved good results in low-carbon mobility.The use of energy-efficient cars is also a potential field for emission reduction.Finally, suggestions were proposed to encourage residents' participation in low-carbon behaviors.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».