Understanding the Global Trade of Second-Hand Clothing by Analyzing Used Clothing Donor Perceptions in Ottawa
Notice bibliographique
Résumé
The second-hand clothing commodity chain is a global, multi-billion dollar trading network which has been growing steadily since the early 1990s. Used clothing tends to be exported from high-income countries, like Canada, to low-income countries around the world, undermining local apparel industries, livelihoods, and environments. Despite this, North Americans are often ethically motivated to donate; framing their donations within humanitarian and environmental aspirations. In other words, there is a disjuncture between the perceptions of used clothing donors, and the livelihood and environmental impacts on the ground in receiving countries. I take an action-research approach to explore and address this tension, and my work is guided by the question: how do donors of used clothing view their role within the second-hand clothing commodity chain and how does this impact their clothing donation behaviour? I draw from semi-structured interviews (n = 20) with students at Carleton University in Ottawa, Ontario, who have donated used clothing at least four times within the past two years. Young Canadians are an important study group because they are still developing donation habits. In particular, university students can help shape the future of the second-hand clothing industry. I am confident that by improving environmental education and making students aware of the ecological and livelihood impacts of used clothing donation, my action-research approach not only has the potential to impact life-long behavioural change of participants but will uncover creative alternatives for Canada to develop a second-hand clothing industry that is more environmentally viable and socially ethical.
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 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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».