Understanding Employees’ Energy Saving in the Workplace: DR and the Philippines’ Realities
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how employees act at work to save energy and the meaning for sustainability and environmental protection is essential. This research aimed to analyze the influences of Subjective Norms (SN), Descriptive Norms (DN), and Environmental Knowledge (EK) on employees’ intention to save energy (ISE) in the Philippines (PH) and the Dominican Republic (DR). The effects of SN, DN, and EK on ISE were evaluated by comparing two developing countries and the mediation effect of EK on the relationship between DN, SN, and ISE. Confirmatory factor analysis (CFA), followed by structural equation modeling and path analysis based on samples collected from employees from DR (340) and PH (339), was performed. Also, construct convergent and discriminant validity were assessed using composite reliability, maximal reliability, average variance extracted, and maximum shared variance. The findings of this study indicate that SN influences ISE positively among employees in PH (β = 0.15, p < 0.05) but not among employees in DR. Descriptive Norms positively influence ISE among employees in PH (β = 0.47, p < 0.01) and DR (β = 0.27, p < 0.01), while EK has a positive and significant influence on the ISE among employees in PH (β = 0.22, p < 0.01) and not in DR. There is a partial mediation effect between SN and EK on ISE when EK is the mediator in PH, and no mediation effects for RD. The intention to save energy is significant in economic terms because reducing energy consumption can help decrease energy costs and improve business profitability and competitiveness; in social terms, it can reduce energy consumption worldwide and improve social health, reducing gas emissions and pollution.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».