The Communities Understandings on the Roles of Government in Mitigating Trans boundary Haze Pollution in Sarawak Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the communities understandings on the disaster risk management, government actions in the legislation and enforcement and the role of ASEAN’s in dealing with trans boundary haze pollution in the Sri Aman, Sarawak. Data collection methods was based on the interview schedule. The analysis was constructed on one hundred (100) respondents. A five-point Likert Scale is used which consist of five main constructs that us related to the objectives of the study namely, the community’s understanding of the haze issue, the awareness of the Disaster Risk Management on haze, government’s action in addressing the haze issue, ASEAN’s role in dealing with trans boundary haze pollution and the impact of haze on community’s livelihood. The study’s result shows that community in Sri Aman are generally agree with understanding on the haze issue with the mean of 4.39 and standard deviation of 0.81. Besides, the community are also aware on the Disaster Risk Management towards haze with the respondent’s feedback that shows that almost 70.0 percent agreed as their feedback. Majority of the respondents (93.86%) with the mean of ranging from 4.26 to 4.83 and standard deviation from 0.38 to 0.91 are agree and support the action from government. The construct on ASEAN’s role in dealing with trans boundary haze pollution has a positive result with mean of 4.20 and standard deviation of 0.77. While, the impact of haze towards their livelihood shows that most of the respondents understand with the value mean of 4.29. The communities in Sri Aman understand the Disaster Risk Management, a government’s action on the legislation and enforcement and the ASEAN’s role when dealing with trans boundary haze. However the community need to be exposed with Disaster Risk Management Training and adopt it is because it will help them to analyse and learn from their experience on the disaster. Eventually it will enhance the communities understanding on risk posed by trans boundary haze..
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».