Can data visualization storytelling in energy communication campaigns ingrain farmers’ intentions to use agrivoltaic system? Evidence from global south
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,014 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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.
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 ».