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Enregistrement W4405259003 · doi:10.5267/j.dsl.2024.11.004

Factors affecting marine economic development: evidence from central coastal provinces, Vietnam

2024· article· en· W4405259003 sur OpenAlexvenueno aff
Thi Thanh Huong Nguyen, Cong Thanh Nguyen, Ngoc Tien Nguye

Notice bibliographique

RevueDecision Science Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarine industryGeographyMarine conservationVariablesFisheryEnvironmental protectionBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Central Coast of Vietnam, spanning from Thanh Hoa province to Binh Thuan province, holds a highly significant political and economic position, with the marine economy making substantial contributions to the existence and development of the region. This study aims to identify the factors influencing marine economic development (MED), evaluate the extent of influence of each factor, and determine whether security and coastal defense (SCD) plays an intermediary role in the development of the marine economy in the Central Coast provinces of Vietnam. The research conducted a typical survey of 268 fishermen engaged in marine economic activities, including aquaculture and the exploitation of aquatic resources, across the coastal provinces of the Central Coast of Vietnam. The collected data was analyzed using the structural equation modeling method through PLS-SEM software. The results of the study indicate that six factors have a direct and positive impact on MED. These factors, ranked by decreasing levels of influence, are: SCD (β = 0.412), Policy and Management (PM) (β = 0.329), Human Resources (HR) and Marine Infrastructure (MI) (both β = 0.268), Marine Resources (MR) (β = 0.204), and the lowest, Technology and Protection of Marine Environment (TPME) (β = 0.152). Additionally, the findings reveal that the three factors are HR, PM, and MI positively influence the SCD variable, with the levels of influence ranked as follows: HR (β = 0.272), PM (β = 0.224), and MI (β = 0.166). Moreover, at a significance level of 5%, all independent variables (HR, PM, and MI) exhibit statistically significant indirect relationships with MED through the SCD variable, confirming that SCD serves as an intermediary in the relationship with MED. Based on these findings, the study proposes managerial implications to support the development of the marine economy in the Central Coast provinces of Vietnam.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,230 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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