Notice bibliographique
Résumé
Introduction Some 15 years ago, when I began studying waste issues, I was facing a long commute to and from work that involved waiting for a series of buses and the metro. As is often the case with commuters, we sometimes struck up conversations while waiting for our public transportation. After a number of these conversations, I noticed a trend: when asked about my work, and telling people that I research waste issues, I always got the same response. One hundred per cent of the time. The responses would go something like this: “I feel so bad about all of the garbage we have everywhere. I try to recycle as much as I can.” Sometimes my temporary travelling companion would go on to say that she, he or they did not know which recycling bin to put a certain item in. Sometimes the person would add that they had a neighbour/friend/family member that did not recycle as well as they should. Mainly women detailed teaching their children how to recycle. Now, years later, I am honoured to be regularly asked to give public presentations to community groups about waste issues. And my talks are uniformly met with the same range of questions that centre on one theme: how do we recycle more and better? As Chapter 2 details, local and national governments, manufacturing and retail industries, and many non-governmental organizations concentrate on recycling. For instance, numerous local grass-roots ‘zero waste’ organizations across North America, Europe and the Antipodes are working towards achieving zero-waste lifestyles, which often, if not mainly, involves increasing their members’ recycling behaviours. This focus is based on a number of assumptions that I will challenge in this chapter. The first premise is that increasing recycling decreases waste. Simply put, the assumption is that if we divert objects from the trash can and into the recycling bin, then we are decreasing our overall waste production. The second, related, premise is that by recycling, we are significantly decreasing our waste’s global environmental footprint. Put another way, the assumption here is that individuals and families produce our waste problem, and individuals and families can (and must) resolve this problem through increased and better recycling behaviours.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,014 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,004 |
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 ».