Enhancing Recycling Participation: Behavior Factors Influencing Residents’ Adoption of Recycling Vending Machines
Notice bibliographique
Résumé
Recycling is a crucial waste management option because of the increasing amount of waste generated and the limited space in landfills. However, traditional recycling processes, which require individuals to deliver large quantities of waste to recycling centers, can discourage participation. To address this issue, this study expanded upon the technology acceptance model (TAM) by incorporating perceived risk and social influence to examine residents' intentions to adopt recycling vending machines. This study used partial least squares structural equation modeling based on the data collected from 525 individuals in Jiangsu Province, China. This study's findings indicate that TAM components, such as attitudes, perceived usefulness, and perceived ease of use, positively influence residents' intentions and behaviors to adopt recycling vending machines. Additionally, perceived usefulness and ease of use significantly affected attitudes toward recycling vending machines. This study also found that social influence had a significant positive impact on perceived usefulness and ease of use, while perceived risk negatively influenced these factors. Furthermore, attitude played a crucial mediating role, with additional factors impacting intentions and behaviors through attitude. Overall, this research can help stakeholders such as waste management companies to understand residents' concerns and improve the implementation of recycling vending machines.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».