Factors Influencing Property Owners’ Attitudes toward Different Orientations of Sustainability
Notice bibliographique
Résumé
The southeastern United States is well-known for its natural beauty, warm year-round climate, and vacation and outdoor recreational opportunities. This study explores and compares factors influencing property owners’ attitudes toward different scales of sustainability in three coastal counties in North Carolina. In this region, tourism is the major economic driver, with second homes comprising nearly 40% of the total single-family housing stock. The research questions of this study then are: 1) Which factors influence property owners’ attitudes toward sustainable tourism development? 2) Does residential status (full-time residents vs. second-home owners) best predict property owners’ attitudes toward different scales/orientations of sustainability? 3) Which variables most contribute to predicting property owners’ attitudes toward different scales/orientations of sustainability? A total of 1,278 respondents were surveyed concerning their perceptions of sustainable development, satisfaction with community life, and attitudes toward tourism and second-home development. Factor analyses were conducted to identify three different orientations of sustainability as identified by the researchers: operational-oriented sustainability, community-oriented sustainability, and normative-oriented sustainability. Multivariate regression analyses were used to identify and compare factors which have significant influences on attitudes toward orientations of sustainability among different types of property owners. The study results are intended to inform decision-making that will contribute to the long-term economic, environmental, and socio-cultural sustainability of these counties.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».