Unpicking the Gender Gap: Examining Socio-Demographic Factors and Repair Resources in Clothing Repair Practice
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Increased fashion consumption spurred by fast fashion has led to excessive textile waste, giving rise to a global crisis as textile waste pollutes land and waterways, while landfill and incineration contribute to global greenhouse gas emissions. Extending a product’s life for as long as possible is a core principle of the circular economy (CE) to ensure that the maximum value of the original product is realized over its lifetime. As such, repair is an essential component of a CE because it supports the preferred waste hierarchy elements of reduce and reuse, with recycling being the last resort in a CE necessary to close resource loops. Consumers are an essential enabler of a CE; therefore, it is critical to understand consumers’ characteristics in the context of behaviors such as repair. The purpose of this study was to examine the role of gender on engagement in clothing repair practices; women have often only been the focus of clothing repair studies. An online survey was conducted to collect responses from Canadian and U.S. consumers (n = 512). Findings showed that self-repair was the most common form of clothing repair, with women being more highly engaged in self-repair practices, increasing with age. Paid repair is the type of repair that has the lowest level of engagement, and there are only negligible differences between the genders. Men utilize unpaid forms of repair more than women. However, among the youngest age group (18–24), both genders are equally likely to have clothing repaired for free. Gender gaps exist, but opportunities for increased utilization in repair can be created to encourage full participation within a CE. In particular, the findings point to the importance of increasing repair activities amongst men and younger consumers.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle