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Enregistrement W4408499586 · doi:10.1108/ijesm-07-2024-0020

Can data visualization storytelling in energy communication campaigns ingrain farmers’ intentions to use agrivoltaic system? Evidence from global south

2025· article· en· W4408499586 sur OpenAlex
Syed Hassan Raza, Emenyeonu C. Ogadimma, Zulhamri Abdullah, Shumaila Khan, Raj Sony Jalarajan, Sadia Jamil, Aqdas Malik, Mohammed Alkhowaiter, Sajid Ullah Khan

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Energy Sector Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInnovation Diffusion and Forecasting
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStorytellingVisualizationData visualizationBusinessAdvertisingEngineeringKnowledge managementComputer scienceNarrativeData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Innovative technologies pave the way to address alarming global climate issues. Among these technologies is the expansion of renewable and clean energy in farming, which aims to meet the global cheap energy demand and, at the same time, replace fossil fuels. In pursuant to this, agrivoltaic technology is an innovation that provides sustainable and low-cost production solutions to diminish the adversities associated with climate change and global warming. However, farmers from developing nations remain unacquainted or unenthusiastic about adopting such sustainable technologies. Therefore, in response to these key challenges related to climate change, this study aims to provide the utility of communication resources to inspire climate-friendly behaviors among farmers. Design/methodology/approach This study used a cross-sectional field survey method for data collection from 992 farmers. Findings The results verified that using data visualization storytelling in communication campaigns could significantly enhance farmers’ public understanding of adopting renewable technologies. Research limitations/implications Theoretically, results highlighted the importance of communication strategies in a downward spiral of ongoing challenges of optimal climate protection, counteracting rebound effects and reducing carbon emissions. Practical implications The novel contribution of this research by examining the data visualization storytelling in climate and energy communication campaigns paved the way for social marketers to develop a straightforward and user-friendly platform for implementing innovative renewable technologies. Originality/value This research underpinned a novel approach that remains understudied to understand how data visualization storytelling supports renewable technology adoption. Furthermore, it addressed the timely call for research on how data visualization storytelling can assist in achieving UNSD goals 12 and 13 by promoting renewable technologies among the farmers from the neglected area of the Global South.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,238 · 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