Social Marketing to Protect the Environment: What Works
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Foreword Preface Section I: Introduction Chapter 1: Introduction: Fostering Sustainable Behavior Section II: Influencing Behaviors in the Residential Sector Chapter 2: Reducing Waste The Problem Potential Behavior Solutions Case: No Junk Mail (Bayside, Australia) Case: Decreasing Use of Plastic Bags and Increasing Use of Reusable Ones (Ireland) Case: Increasing Curbside Recycling of Organics (Halifax, Nova Scotia) Other Notable Programs Summary Questions for Discussion References Chapter 3: Protecting Water Quality The Problem Potential Behavior Solutions Case: Influencing Natural Yard Care (King County, Washington) Case: Scooping the Poop (Austin, Texas) Other Notable Programs Summary Questions for Discussion References Chapter 4: Reducing Emissions The Problem Potential Behavior Solutions Case: Anti-Idling: Turn it Off (Toronto, Canada) Case: TravelSmart (Adelaide, South Australia) Other Notable Programs Questions for Discussion Summary References Chapter 5: Reducing Water Use The Problem Potential Behavior Solutions Case: Reducing Water Use (Durham Region, Canada) Case: Ecoteams (United States, Netherlands, United Kingdom) Other Notable Programs Summary Questions for Discussion References Chapter 6: Reducing Energy Use The Problem Potential Behavior Solutions Case: The One Tonne Challenge to Reduce Greenhouse Gas Emissions (Canada) Case: ecoENERGY to Promote Home Energy Efficiency (Canada) Other Notable Programs Summary Questions for Discussion References Chapter 7: Protecting Fish and Wildlife Habitats The Problem Potential Behavior Solutions Case: Reducing Deliberate Grass Fires (Wales, United Kingdom) Case: Planting Eastern Shore Natives (Virginia) Case: Seafood Watch: Influencing Sustainable Seafood Choices (United States) Other Notable Programs Summary Questions for Discussion References Section III: Influencing Behaviors in the Commerical Sector Chapter 8: Reducing Waste The Problem Potential Behavior Solutions Case: Green Dot, Europe's Packaging Waste Reduction Case: Fork It Over: Reusing Leftover Food (Portland, Oregon) Case: Anheuser-Busch: An EPA WasteWise Hall of Fame Member Other Notable Programs Summary Questions for Discussion References Chapter 9: Protecting Water Quality The Problem Potential Behavior Solutions Case: Chuyen Que Minh, Reducing Insecticide Use Among Rice Farmers (Vietnam) Case: Dirty Dairying (New Zealand) Other Notable Programs Summary Questions for Discussion References Chapter 10: Reducing Emissions The Problem Potential Behavior Solutions Case: Bike Sharing Programs Case: ATT's & Nortel's Telework Programs (United States, Canada) Other Notable Programs Summary Questions for Discussion References Chapter 11: Reducing Water Use The Problem Potential Behavior Solutions Case: Conserving Water in Hotels (Seattle, Washington) Case: Fighting the Water Shortage Problem in Jordan Other Notable Programs Summary Questions for Discussion References Chapter 12: Reducing Energy Use The Problem Potential Behavior Solutions Case: Using Prompts to Turn Off Lights (Madrid, Spain) Case: Norms-based Messaging to Promote Hotel Towel Reuse (California) Other Notable Programs Summary Questions for Discussion References Chapter 13: Concluding Thoughts and Recommendations
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle