Recommendation: Uncertainties about waste using an online survey and review approach: Environmentalist perceptions, household waste compositions and views from media and science — R0/PR2
Notice bibliographique
Résumé
Waste generation and subsequent plastic pollution pose a major threat to both human and environmental health. Furthering our understanding of waste at individual levels can inform future waste reduction strategies, education and policies. This study explores the components and perceptions among individuals using survey data combined with a mini-review. An online Qualtrics survey was distributed pre-COVID-19 following a global social media challenge, Futuristic February, which directed participants to collect their nonperishable waste during February 2020. Participants were asked about their waste generation, perceptions toward waste and plastic pollution issues, and environmental worldview using the New Ecological Paradigm (NEP) scale (n = 50). We also conducted a mini-review of eight waste and plastic pollution statements from our survey in both popular media and scientific journal articles. Survey results indicated participants had an overall pro-ecological worldview (M = 4.32, SD = 0.88) and reported cardboard and paper (66%) as the most commonly occurring nonperishable waste category. Across categories, food packaging was the most common waste type. Participants were most uncertain about statements focusing on bioplastic or biodegradable plastic, respectively (44% and 30%), while the statement on microplastic toxicity obtained 100% mild or strong agreement among participants. Uncertainty for reviewed statements varied depending on the topic and group. Popular media and scholarly articles did not always agree, possibly due to differences in communication of uncertainty or terminology definitions. These results can inform future policy and educational campaigns around topics of misinformation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».