Drivers of collective action in agricultural water conservation: Applying the social identity model to Iranian farmers in a wetlands basin
Notice bibliographique
Résumé
Wetlands are vital ecosystems underpinning biodiversity, climate regulation, and rural livelihoods, yet they face escalating degradation from drought and anthropogenic pressures, particularly in developing regions. The internationally significant Bakhtegan Wetland in southern Iran exemplifies this crisis. While farmer participation is recognized as critical for sustainable wetland management, the psychosocial drivers of their engagement in collective action remain poorly understood. Addressing this gap, this study applies the Social Identity Model of Collective Action (SIMCA) to investigate the determinants of farmers’ intentions to engage in collective conservation. Data were collected via structured questionnaires from a stratified random sample of 200 farmers in the adjacent Fars Province. Analysis using structural equation modeling (SEM) demonstrated that collective efficacy, negative emotions, and climate-related behaviors are direct predictors of participation intention. Furthermore, social identity functions as a key mediator of these relationships. A key finding is the primacy of climate-related behavior and social identity as direct drivers, whereas the influence of collective efficacy was primarily indirect, acting through the reinforcement of a shared group identity. These findings advance the theoretical integration of social psychology and environmental management by validating the application of SIMCA in a natural resource conservation context. Practically, they suggest that effective policies for community-led wetland restoration should prioritize identity-based interventions, programmes designed to build collective efficacy, and targeted environmental education. This study underscores the necessity of integrating social dynamics into transformative governance strategies for threatened socio-ecological systems. • Applied the Social Identity Model of Collective Action (SIMCA) to wetland conservation. • Collective efficacy and climate behavior emerged as strongest predictors of participation. • Social identity significantly mediated farmers’ intention to engage in conservation. • Findings inform identity-based policies for participatory and transformative wetland governance
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».