Sustainable product disposal: Consumer redistributing behaviors versus hoarding and throwing away
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Business strategies involving sustainable product disposal have focused mostly on technical aspects but neglected to adequately incorporate the nature of consumers' behavior. The current study addresses this void. We study consumer product disposal behavior and subsequently offer insights to businesses on how to incorporate consumer input into their strategic decision making in the light of opportunities to mitigate environmental impacts. Consumers' redistributing of unwanted but still useful products to others by reselling, passing along, or donating, rather than hoarding or throwing away, contributes to product lifetime extension and waste management. We study factors influencing product redistribution and explore profile of consumers who engage in various disposal behaviors. Findings from two online surveys, on mobile phones and sunglasses, reveal that specific waste attitudes, that is, waste minimization and waste aversion, rather than general environmental concern, are key determinants of product redistribution choice. Product cost is positively related to reselling and giving behaviors. Furthermore, product quality and product self‐image congruency significantly reduce the odds of throwing away. The method of product redistribution is also influenced by consumers' demographic characteristics including age, education level, and income. This paper advances extant literature on product disposal from the perspective of the consumer and provides input into development of business strategies that incorporate consumers' sustainable disposal behaviors. We also offer input to policy makers on how to curb or delay waste and pollution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».