The Influence of Green Event Image on Overall Event Image and Residents’ Intentions to Support Environmental Initiatives: A Thai Special Event Perspective
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the influence of green event images on overall event images and residents' intentions to support environmental initiatives in Thailand.Data collected from 411 residents who attended the 2023-2024 Chiang Rai Flower and Art Festival (CRFAF) through purposive sampling were analyzed using covariance-based structural equation modeling.The results revealed that green event images positively influenced both overall event images (β=0.331,t=6.219, p<.001) and residents' environmental support intentions (β=0.356,t=5.882, p<.001), whereas the overall event image positively influenced environmental support intentions (β=0.419,t=6.021, p<.001).The findings revealed that green event images accounted for 15.9% of the variance in the overall event image (R 2 =0.159).Furthermore, the green event image and overall event image collectively explained 32.8% of the variance in residents' environmental support intention (R 2 =0.328).This study extends Image Transfer Theory by demonstrating how green images influence event perceptions, establishing connections between green imagery and support intentions, validating value congruence in event contexts, and providing evidence that green investments enhance event images and organizational credibility.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».