Understanding factors associated with individuals’ non-mandatory activities using machine learning and SHAP interpretation: A case study of Guangzhou, China

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笑点低的如凡完成签到，获得积分10

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粥粥发布了新的文献求助10

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可爱的函函的应助被小姜采纳，获得10

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哒哒发布了新的文献求助10

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lemonlmm的应助被退役干饭王采纳，获得10

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复杂觅山完成签到 ，获得积分10

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唐隶完成签到，获得积分10

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秦春歌完成签到，获得积分10

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黄春容发布了新的文献求助10

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李爱国上传了应助文件

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情怀的应助被科研通管家采纳，获得10

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传奇3的应助被科研通管家采纳，获得10

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深情安青的应助被科研通管家采纳，获得10

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斯文败类的应助被XCY采纳，获得10

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