Editorial: Highlights in environmental psychology: pro-environmental purchase intent
Notice bibliographique
Résumé
Pro-environmental purchase is a topic of rising importance worldwide because it contributes to making consumption patterns more responsible (De Canio et al., 2021). Pro-environmental behavior can be defined as “behavior that harms the environment as little as possible, or even benefits the environment” (Steg and Vlek, 2009, p. 309; Ertz et al., 2016, p. 3971). Consequently, pro-environmental purchase (PEP) must be understood as a specific form of buying that harms the natural environment as little as possible and even benefits it. Products and services falling under that category are also called “green” and include, among others, energy-efficient household appliances (Nguyen et al., 2016; \nTeoh et al.), water-saving appliances (Wang and Tian), eco-tourism (Fennell, 2014), ecofriendly clothing (Wiederhold and Martinez, 2018), eco-designed products (Zeng et al., 2017), bioplastics-based products (Atiwesh et al., 2021), organic food products (Rodier et al., 2017), or products and services facilitating pro-environmental behaviors such as compost bags, for example. A key factor in this is consumers, who are a fundamental part of the overall consumption process and consumer society, and it is crucial to better investigate what drives them to pro-environmental purchases.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,014 |
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 ».