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Enregistrement W3037711771 · doi:10.3390/su12125173

Tendencies of Residents in Sanjiangyuan National Park to the Optimization of Livelihoods and Conservation of the Natural Reserves

2020· article· en· W3037711771 sur OpenAlexaff
Ting Ma, Kun Xu, Yiming Xing, Hang Shu, Weiguo Sang

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésLivelihoodGovernment (linguistics)National parkBusinessChinaPerceptionEconomic growthSocioeconomicsEnvironmental planningEnvironmental resource managementPublic economicsNatural resource economicsGeographyEconomicsAgriculturePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current research on residents’ ecological protection behaviors commonly adopts the socio-economic approach at the individual level. Yet, such an approach might ignore the impacts of potential psychological factors on resident behaviors, such as on farmers’ willingness and perception to conservation (collectively defined as residents’ tendencies in this study). This research analyzed the factors influencing residents’ preferences for conservation and livelihood trade-off at the community level in Sanjiangyuan National Park, China. We conclude: First, the factors associated with government funding lead to residents’ inclination to trust local government. Subsequently, abundant wealth contributes to the open-mindedness of residents to accept that “changes” are worthy. Second, despite the limited level of education, the fact that residents do not consider terms and conditions of regulations does not hinder recent social and ecological transformation. Third, residents’ comparative support for policies and regulations are commonly related to their interests in livelihood and ecological protection, but the support levels differ among different counties due to geographical and social heterogeneities. Collectively, policymakers should realize the importance of residents’ tendencies as well as their confidence in local government when planning to optimize social ecological transformation policies with a balance between the compensations given and benefits received.

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)0,002
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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