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Enregistrement W2015768136 · doi:10.1089/sus.2010.9772

The Role of Paper Consumption

2010· article· en· W2015768136 sur OpenAlexaffabout
Nurlan Isaev, Michael Rawson Clark, Debra J. Davidson

Notice bibliographique

RevueSustainability The Journal of Record · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumption (sociology)Context (archaeology)Set (abstract data type)Affect (linguistics)PsychologyMechanism (biology)Behavior changeSocial environmentApplied psychologySocial psychologyMarketingBusinessPolitical scienceComputer scienceSociologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents the findings of a case study of paper consumption behavior at the School of Public Health at the University of Alberta. Using methods of social research such as survey, focus groups, and behavioral experimentation, we tested explanations of pro-environmental behavior with respect to paper consumption in academia. Our behavioral experiment, designed to encourage voluntary reduction of paper use and adoption of green paper products at the School of Public Health, resulted in a reduction in paper consumption of approximately 23 percent. Not surprisingly, our findings indicate an inverse relationship between willingness to adopt pro-environmental behaviors and individual effort. Behavioral experimentation, however, illustrated several mechanisms for motivating pro-environmental behaviors, even when such behaviors entailed increased effort. While the provision of information is a necessary but insufficient condition in achieving pro-environmental behavioral change, results show that the content and mechanism of information dissemination can affect its uptake by individuals. Among a set of communication strategies, in-person presentations of information that placed individual behaviors into the larger context of environmental impact were perceived to be the most effective source of motivation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,443
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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