Identifying drivers affecting air quality in metropolitan areas of developing countries: evidence from Tehran metropolitan area
Notice bibliographique
Résumé
Environmental issues and the significant reduction of air quality in the metropolitan areas of developing countries have become chronic challenges. While the impacts of many reasons such as the rapid trend of urbanization, lacking sustainable thinking in urban planning approaches, and urban sprawl have been explored in previous literature, the role of political economy, especially the structure based on the rentier economy, in the change of air quality as an environmental challenge in the metropolitan areas of developing countries has received little attention. To fill this gap, this study focuses on the role of the rentier economy and identifies the drivers based on it that have a tremendous impact on the air quality in Tehran metropolitan area, Iran. To this end, using the Grounded Theory (GT) foundation database and two-round Delphi survey, the opinions of 19 experts were used to identify and explain major drivers that impact air quality in Tehran. Our findings revealed that nine major drivers have an increasing impact on the air quality in the metropolitan area of Tehran. These drivers considering the dominance of the rentier economy are interpreted as the lack of powerful local governance, the rental economy, centralized structure of government, unsustainable economic development, institutional conflicts, a faulty planning system, financial unsustainability of municipalities, unfair distribution of power, and inefficient urban development policies. Among the drivers, the impacts of institutional conflicts and lack of powerful local governance on air quality are more considerable. This study highlights the role of the rentier economy as a major obstacle to resilient responses and constructive actions against chronic environmental challenges such as drastic changes in air quality in metropolitan areas of developing countries.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».