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Record W4213240809 · doi:10.1522/revueot.v30n3.1379

Démarketing de la consommation d’électricité résidentielle avec les croyances relatives à la législation comme modérateur : une étude de cas sur la bande de Gaza, en Palestine

2022· article· fr· W4213240809 on OpenAlexvenueno aff
Mohammed Salem

Bibliographic record

VenueRevue Organisations & territoires · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicEnergy and Environment Impacts
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La demande croissante d’électricité pose des défis dans certaines régions du monde. Ce constat est particulièrement vrai dans la bande de Gaza (BdG) en Palestine, où la pénurie d’électricité est exacerbée par la forte croissance démographique et par le siège israélien de 10 ans ayant empêché la modernisation de la seule centrale électrique du territoire. Actuellement, la réduction de la consommation d’électricité est la seule solution réaliste pour pallier cette pénurie. Considérant que les ménages représentent une part importante de la consommation d’électricité, cet article examine dans quelle mesure leurs intentions de consommation peuvent être réduites en utilisant des stratégies de démarketing, donc de dissuasion. En outre, l’article teste l’efficacité de la réglementation à influencer les intentions de déconsommation résidentielle. Une étude empirique a été menée à l’aide d’une enquête en face à face pour collecter des données primaires afin de tester les hypothèses. Les résultats du questionnaire, distribué à 384 résidents sélectionnés au hasard dans la BdG, révèlent une relation positive significative entre les variables indépendantes (produit, prix, lieu et promotion) et la variable dépendante (intentions de déconsommation). De plus, la réglementation amplifie la relation entre les intentions de déconsommation et toutes les variables de la combinaison démarketing (mix demarketing)2, à l’exception du produit. Ces résultats sont plus élevés pour les femmes et les jeunes consommateurs, les personnes mariées, les ménages dont le chef de famille est une femme ainsi que lespersonnes à faible niveau d’instruction et de revenu.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.441
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.233
Teacher spread0.220 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations11
Published2022
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