Perceived Effectiveness and Responsibilities of the Forest Biological Disasters Control System of China: A Perspective of Government Administrators
Notice bibliographique
Résumé
Forest biological disaster control (FBDC) is appealing the attention in China and even across the world, while the control system plays a pivotal role in the entire control work. The survey-based comprehensive indicators system was developed to evaluate the perceived effectiveness of the entropy weight model and the perceived responsibilities of the FBDC system of China from the perspective of government administrators at the province-, prefecture-, and county- levels. Ordinary Least Square (OLS) and Simultaneous Equations Models (SEM) were further developed to quantitatively analyze the affecting factors of the perceived effectiveness. The results indicated that the perceived effectiveness of the FBDC system in China was relatively low, with a value of 47.18 (the range is 0–100). In specific, the county level has the highest value of 48.85, while the province level has the lowest value of 42.99. The major limiting factors perceived are the insufficiency of the funds and employees. In addition, the intelligentization level, the implementation of the quarantine enforcement, the infrastructure construction, and the involvement of the local communities also need to be further improved. The salary does not positively affect the perceived effectiveness, while administrators with higher education levels and ages usually have higher salaries. Furthermore, compared with the province- and prefecture-level agencies, the county-level agencies have higher perceived effectiveness and more perceived responsibilities with higher workloads. Thus, future policies are suggested to focus on diversifying the investment sources, refining the employee recruitment and promotion system, and paying more attention to the county-level agencies. The results of this study could help to enhance the understanding of the FBDC system of China, hence improving the control efficiency and reducing the economic loss caused by forest biological disasters in China.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».