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Enregistrement W3104686396 · doi:10.1080/00405000.2020.1848114

Exploring the connection between odour and clothing disposal

2020· article· en· W3104686396 sur OpenAlexaffabout
Rachel H. McQueen, Lori J. Moran, Cassandra Cunningham, Peter Hooper

Notice bibliographique

RevueJournal of the Textile Institute · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClothingConnection (principal bundle)Waste managementTextileArchitectural engineeringBusinessEnvironmental scienceForensic engineeringEngineeringMaterials scienceHistoryMechanical engineeringComposite materialArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing textile waste poses a significant environmental problem. There are many motivating factors that can influence a person's choice about when and how to dispose of unwanted clothing. The development and persistence of odour within clothing may be one such factor. The purpose of this study was to explore the relationship between clothing odour and disposal behaviour. In particular, whether consumers dispose of odorous clothing differently from non-odorous clothing. A questionnaire was developed and distributed to a convenience sample through social networks. Responses from 529 consumers residing in Canada and the United States were analysed. The majority of respondents (98.7%) have perceived odour in a clothing item at some point. Of these, approximately half had gotten rid of an article of clothing at some time because it became too odorous to wear. Odour was not a major reason for consumers to discard their clothing. However, when odour was a reason for disposal, respondents reported they were less likely to donate, give-away or sell odorous clothing and more likely to throw odorous clothing items directly into the trash. Therefore, although persistent odour in clothing plays only a minor role on sustainable disposal behaviour, when odour is a motivating factor for discard it leads to less sustainable disposal practices.

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)0,005
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,135 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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