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Enregistrement W4379365263 · doi:10.5267/j.uscm.2023.4.022

Predicting supply chain management of e-waste recycling behavior using an extended theory of planned behavior model

2023· article· en· W4379365263 sur OpenAlexvenueno aff
Adi Suryanto, Nurliah Nurdin, Andriansyah Andriansyah, Neneng Sri Rahayu, Erna Irawati

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTheory of planned behaviorControl (management)Perspective (graphical)PsychologyBusinessSample (material)MarketingSocial psychologyEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to examine the supply chain management perspective of subjective norms, attitude, perceived behavioral control, and intention on e-waste recycling behavior, and the mediating role of intention in the relationship between the factors of extended theory of planned behavior and e-waste recycling behavior. The research sample was students at some universities in Jakarta, Indonesia with data collected through an online questionnaire. The results of the analysis show that subjective norms, attitudes, perceived behavioral control, and intentions have significant effects on e-waste recycling behavior. In addition, intention can mediate the relationship between attitude and perceived behavioral control on e-waste recycling behavior. The implication highlighted the importance of the role of subjective norms, attitude, perceived behavioral control, and intention in influencing one's e-waste recycling behavior. Therefore, public awareness can pay attention to the factors of extended theory of planned behavior in helping to increase the awareness of e-waste recycling. From a theoretical point of view, the findings show that the Theory of Planned Behavior is a useful theoretical framework for understanding the behavior of e-waste recycling. Practically speaking, significant findings about the role of subjective norms, attitudes, perceived behavioral controls, and intentions in influencing e-waste recycling behavior can inform policies and programs aimed at promoting more responsible e-waste management.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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