Exploring factors of e-waste recycling intention: The case of generation Y
Notice bibliographique
Résumé
The seriousness of the e-waste crisis stems from the fact that consumers do not participate much in ensuring the proper disposal of electronic materials. In this context, millennials are the largest segment of consumers of electronic products who are not yet motivated to get sustainably rid of them. However, to inspire consumers to recycle e-waste, it is necessary to investigate consumers' behavioral intentions towards e-waste thoroughly. This study integrates the theory of planned behavior, social influence theory, and personality traits to examine how consumers gauge their choice to recycle e-waste. Data were collected from randomly surveying 300 Lithuanians through a structured questionnaire. Using the PLS-SEM approach, results show that attitude, subjective norms, and perceived behavioral control significantly influence consumers' e-waste recycling intention. Regarding personality traits, only openness to experience significantly affects consumers' e-waste recycling intention. In contrast, other traits such as agreeableness, conscientiousness, extraversion, and neuroticism have a non-significant influence on consumers' e-waste recycling intention. In addition, normative and informational social influence affects consumers' e-waste recycling intention. The current study advances our understanding of e-waste recycling behavior by examining how TPB, personality factors, and social influence theory influence intentions. It provides valuable insights for policymakers and marketers on understanding and encouraging the e-waste behavior of Lithuanian Y-generation consumers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».