Probabilistic rewards increase the use of reusable cups
Notice bibliographique
Résumé
• Single-use disposable cups cause pollution and release microplastics. • Reusable cups are an eco-friendlier and healthier alternative. • Probabilistic rewards (5 % chance to win a $5 gift card) increase reusable cup use. • Probabilistic rewards (10 % chance to win a free coffee) have similar effects. • Probabilistic rewards are a promising intervention to promote reusables. Given the environmental threat posed by single-use disposable cups, increasing the use of reusable cups among consumers is vital. To achieve this goal, the current study examined how probabilistic rewards influenced the use of reusable cups at cafés on a university campus. In the pilot study, customers with reusable cups were offered a 5 % chance to win a $5 gift card. This probabilistic reward produced a significant increase in the use of reusable cups compared to baseline. In a separate field experiment, one café offered customers with reusable cups a 10 % chance to win a free coffee, while another café served as a control site without the reward. The probabilistic reward led to a significant increase in the use of reusable cups. Together, these findings provide initial support for the implementation of probabilistic rewards to increase the use of reusable cups, with empirical, theoretical, and practical implications for sustainable consumption.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».