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Enregistrement W4402135007 · doi:10.1093/ooec/odae023

Can mass media campaigns increase demand for renewable energy? Experimental evidence from Senegal

2024· article· en· W4402135007 sur OpenAlexaff
Aidan Coville, Víctor Orozco-Olvera, Arndt Reichert

Notice bibliographique

RevueOxford Open Economics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Influence and Politics
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyEarly adopterMass mediaMargin (machine learning)BusinessInvestment (military)Environmental economicsPrint mediaMarketingAdvertisingEconomicsPolitical scienceComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper examines public investment in mass media campaigns aimed at stimulating market-led growth within the renewable energy sector in a developing country setting. We run a randomized field experiment to estimate the impact of a large-scale information campaign on the adoption of renewable energy technology, which includes clips broadcasted on national radio and print materials distributed in rural villages in Senegal. While the radio campaign primarily influences the number of renewable energy products owned by existing users (intensive margin), the combination of radio and print significantly increases the number of new adopters (extensive margin). However, when scaled nationally, we calculate a meaningful advantage of the radio clips over the print materials in terms of the cost per additional sales of solar lamps. The study further introduces an innovative methodological approach for examining nationally broadcasted information campaigns, offering valuable insights for future research and policy evaluations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,918

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
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