Risk perceptions after wildfires: insights from Bijie, China and comparisons with other countries
Notice bibliographique
Résumé
Background Wildfires are increasingly frequent and intense due to climate change and human activities. Public risk perceptions after wildfires play a critical role in wildfire management, but there is a lack of specific studies in China. Aims This study focused on Bijie, China, to analyze local perceptions and compare them with global cases. It investigated how factors such as information about fire situations and economic losses, trust in government and confidence in tackling wildfires influenced risk perceptions after wildfires, and explored how risk perceptions differed across cultural contexts in China and in other countries. Methods Using the ‘information-trust-confidence’ framework, a survey of 408 residents in Bijie was conducted. Principal component analysis (PCA) was used to assess the relationships between risk perceptions and factors. A comparative analysis with the United States (US), Australia, Canada, Europe and other regions was also performed. Results There is a negative correlation between risk perception and each of trust, information and confidence. Older people and males showed lower risk perceptions, while ethnic minorities have lower perceptions compared to the Han ethnic group in China. International research on risk perceptions after wildfires has highlighted diverse methodologies and yielded valuable insights, with comparisons revealing distinct differences across countries and regions.
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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 | 0,000 | 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 ».