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Enregistrement W2089292226 · doi:10.1108/14777830610702557

Examining waste management in San Pablo del Lago, Ecuador: a behavioral framework

2006· article· en· W2089292226 sur OpenAlexaff
May Aung, Martha L. Arias

Notice bibliographique

RevueManagement of Environmental Quality An International Journal · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultidisciplinary approachOriginalityGarbageValue (mathematics)Empirical researchClass (philosophy)PsychologySociologyQualitative researchSocial scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of the paper is to propose and examine with evidence from Ecuador a behavioral framework that helps understand environmental practices in a small rural community. Design/methodology/approach This research is a multidisciplinary study that integrates ethnographic, feminist, and fourth generation approaches. Qualitative and quantitative methods were applied. Findings Findings indicate a number of relevant determinant factors (social norms, personal norms, intention to act), moderating factors (knowledge of the issues, awareness of the consequences, knowledge of the strategies and action skills, assumption of the responsibilities), and socio‐demographic factors (gender and social class) that influence solid waste (garbage) management behavior in a small rural community in the Ecuadorian Andes. Practical implications This study recommends general public training for the stakeholders of this community taking into account gender and social class differences. The importance of generating role models in groups such as business owners and teachers to lead in waste management behavior is also suggested. Originality/value This study develops a behavioral framework with supporting empirical evidence from Ecuador that aids the understanding of environmental management practices of women and men from a small cohesive community

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,294 · 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.

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

Citations22
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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