Households’ Risk Perceptions in Response to Shale Gas Exploitation: Evidence from China
Notice bibliographique
Résumé
In 2014, China became the world’s third country to realize shale gas commercial development, following the United States and Canada. So far, there has been a lack of comprehensive discussion on risk perception related to shale gas in China. This paper aims to understand Chinese residents’ risk perceptions toward shale gas exploitation. A survey was conducted with 730 interviewed participants in two counties of Sichuan province (Weiyuan County and Gong County). This study shows that, in China, an elderly female tends to perceive lower risks, and a higher education level is commonly associated with lower risk perception. Besides the socio-demographic characteristics, two major findings are also explored in this study. First, household’s perceived benefits from shale gas exploitation do not statistically significantly affect their risk concerns. Second, the respondents’ environmental consciousness, including their anticipation of environmental impacts and their perceptions about environmental degradation, plays a crucial role in their perception of the risks of shale gas exploitation. This implies that local residents’ judgments on the severity of environmental impacts significantly contribute to their risk perceptions. These findings therefore contribute to local authorities’ policy making in protecting local residents from the risks of shale gas exploitation and in better communicating about risk with the residents.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».