Investigating urban residents’ utilization patterns and financial contribution to parks and protected areas in Vietnam: Evidence from Bayesian mindsponge mindspongeconomics
Notice bibliographique
Résumé
Climate change has increasingly exerted an adverse effect on natural ecosystems and biodiversity. To be specific, one million of the world’s estimated eight million species of flora and fauna are in danger of extinction. In order to resolve the problem, a novel approach is to build an eco-surplus culture in which a group of people share a set of pro-environmental attitudes, values, beliefs, and behaviors to mitigate anthropogenic environmental impacts. In this sense, this study employs a culture-based approach to examines the antecedents of the utilization and financial contribution of urban dwellers to public and national parks where a variety of plants and animals are conserved. Using the Bayesian Mindsponge Mindspongeconomics to conduct analysis on 535 Vietnamese urban residents, we found that the frequency of visiting national park and of consuming bushmeat, the intention to visit a national park and age positively affect the willingness to contribute financially to transplantation projects in the public park. Meanwhile, having trees in the house and frequently visiting national park leads to a higher probability of people donating to conservation projects in the national park. These findings reinforce the potential of an eco-surplus culture in generating finance for conservation places that are important to curb biodiversity loss, and thus helps policy-makers to devise more suitable policies regarding urban planning and resources allocation nationwide and beyond.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».