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Enregistrement W1949152512 · doi:10.29173/cjs18028

Sustainable Consumption and the Importance of Neighbourhood: A Central City/Suburb Comparison

2013· article· en· W1949152512 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Emily Huddart Kennedy, Harvey Krahn, Naomi Krogman

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Sociology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésNeighbourhood (mathematics)TypologyConsumption (sociology)Sustainable consumptionContext (archaeology)GeographySample (material)SociologyLogistic regressionSocioeconomicsVariance (accounting)Regional scienceSustainabilitySocial scienceBusinessStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper applies urban and environmental sociological theory to survey data on self-reported sustainable consumption practices, using a matched sample of central city and suburban residents in Edmonton, Alberta. We use cluster analysis to create an ordinal typology of four types of consumers, conduct an analyses of variance to characterize the resultant clusters, and perform logistic regression to predict the net effect of urban and neighborhood context on sustainable consumption practices. We find that neighborhood and environmental attitude are the strongest predictors of sustainable consumption practices. We conclude by arguing many sustainable activities are more difficult to incorporate into daily routine when residing in the suburban neighbourhood. While suburban residents may feel strongly that they should consume less, their geographic location appears to significantly constrain their ability to meaningfully reduce their own consumption. This urban Canadian case study has implications for middle class environmental practices in other North American urban and suburban settings.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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