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Enregistrement W4399728078 · doi:10.32920/26046625.v1

Investigating Residents' Adoption of a Recycling Application and Acceptance of Corporate Sponsorship: A Case Study of New Jersey

2024· preprint· en· W4399728078 sur OpenAlexaff
Mariia Sozoniuk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensProfessional Engineers Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessMarketingPublic relationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information Communication Technologies (ICTs) have created new opportunities to deliver recycling education. This study uses the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology-2 (UTAUT-2)modelto inspect primary factorsimpactingU.S. residents'intentionto usearecycling application called "Recycle Coach." The data from an online survey of 1,215 app users located in New Jersey is analyzed using Partial Least Squares-Structural Equation Modelling (PLS-SEM). Results demonstrate that performance expectancy, facilitating conditions, hedonic motivation, and habit have a positive and significant effect on the intention to use recycling apps. The intention to use apps also has a positive and significant effect on the intention to recycle. The results support the use of ICT as a tool for building recycling habits. The study also inspected the funding mechanisms of Recycle Coach and various aspects of integrating corporate sponsorship in their business model. The results indicate that a majority of respondents accept app sponsorship. However, according to the results of the one-way analysis of variance (ANOVA), levels of sponsorship differ significantly depending on the sponsor's method of communication. Users negatively respond to seeing video ads within the app interface, whereas text notes and logos/banners representing the sponsor are more tolerable. Users also prefer that the sponsor is congruent with the sustainable mission and vision of Recycle Coach and are likely to have a more positive attitude towards the company sponsoring the app. Recommendations for solid waste management practitioners, app developers and marketers are discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
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