Exploring the Factors Associated with Climate-Related Issues in a Special Economic Development Zone: Application of a DPSIR Framework
Notice bibliographique
Résumé
The rapid global increase in Special Economic Zones (SEZs) raises concerns regarding potential impacts on the environment, especially water use intensity, an increased risk of natural disasters, and an elevated greenhouse gas (GHG) emissions. However, studies examining these impacts are limited. Therefore, the aim of this paper is to examine the influence of SEZ development factors on flooding, water scarcity, and GHG emissions using Tak SEZ in Thailand as a case study. A Driver-Pressure-State-Impact-Response (DPSIR) framework, together with structural equation modeling (SEM) through the partial least squares (PLS) approach, has been used to examine the interrelationships between these factors. The results revealed that economic, industrial, and urban development are key drivers associated with flooding, water scarcity, and GHG emissions in the zone. The increased population density, water consumption, waste generation, and vehicular traffic are all significantly put pressure on climate change impacts. The integration of DPSIR framework together with PLS-SEM technique to explore the relationship among multiple sustainability indicators contributes to the existing sustainability assessment methodology. Future research can utilize the presented indicators to identify potential factors for the evaluation of other types of development zones that have a variety of socio-economic activities.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».