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Enregistrement W4200438533 · doi:10.3390/en14238189

The Impact of Government Subsidies on Single-Channel Recycling Based on Recycling Propaganda

2021· article· en· W4200438533 sur OpenAlexaff
Fangfang Zhang, Hao Wang, Xiaoyu Wu

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSubsidyGovernment (linguistics)RevenueUnit (ring theory)BusinessChannel (broadcasting)Government revenueEnvironmental economicsEconomicsPublic economicsEngineeringFinanceMarket economyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recycling of waste products is an important way to achieve global sustainable development. To analyze the impact of different objects of government subsidies on single-channel recycling based on recycling propaganda, four theory game models of single-channel recycling based on government subsidies and recycling propaganda are established. By comparing and analyzing the effects of different subsidies and propaganda strategies on the recycling of waste products in the four models, this article mainly draws the following conclusions: the government selecting different objects to subsidize has the same effect on the unit recycling price, quantity, and revenue of waste products; when the government subsidizes the processors, the consigned recycling price of waste products will increase, but when the government subsidizes recyclers, it will decrease; when the propagandist is determined, the optimal value of propaganda is related to the sensitivity of residents to the unit recycling price of waste products, the unit propaganda of waste products, and the expenses of propagating waste products.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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