Exploring the Role of Knowledge in Social Acceptance of ELV Policy in Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
In developing countries where comprehensive policies addressing the environmental impact of ELV have been implemented, this mixed-methods study examines the complex relationship between knowledge and social acceptance of ELV policies in developing countries.The study integrates a quantitative survey with 150 participants and a qualitative phase featuring indepth interviews with 15 individuals.The quantitative survey explores participants' understanding and acceptance of various aspects of ELV policies, revealing diverse knowledge levels on environmental, economic, public health, safety, and technological dimensions.Notably, there is a solid willingness to comply with these policies, highlighting their perceived importance in safeguarding environmental and public health.The qualitative phase delves deeper, uncovering factors influencing social acceptance, such as limited awareness, positive attitudes, and considerations related to economic, safety, and health concerns.This study emphasizes the critical role of knowledge in shaping the social acceptance of ELV policies, demonstrating that an informed public is more inclined to have favorable attitudes and greater acceptance.By blending quantitative and qualitative insights, we obtain a holistic understanding of the interplay between knowledge and social acceptance concerning ELV policies.This comprehensive perspective is invaluable for policymakers and stakeholders, underscoring the necessity of well-informed strategies to boost public comprehension and acceptance of ELV policies.The findings indicate that effective communication and education initiatives could significantly enhance the implementation and effectiveness of ELV policies in developed nations, suggesting a pivotal role for targeted educational and awareness campaigns in achieving policy goals.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».