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Enregistrement W4407778424 · doi:10.1016/j.jenvman.2025.124654

Sociodemographic drivers of waste management behaviors and public perceptions of environmental contaminants in coastal communities of Newfoundland, Canada

2025· article· en· W4407778424 sur OpenAlexafffundabout
Priyam Saxena, Atanu Sarkar, Baiyu Zhang, Gopal Achari

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOcean Frontier Institute
Mots-clésEnvironmental planningContaminationGeographyPerceptionEnvironmental protectionEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEnvironmental healthEcologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates waste management behaviors and public awareness of persistent organic pollutants (POPs) like PBDEs and PFAS in coastal communities of Newfoundland, Canada. Protecting these unique environments requires responsible waste disposal practices. Using an integrated theoretical framework combining the Theory of Planned Behavior (TPB), the Value-Belief-Norm (VBN) theory, and the Norm Activation Model (NAM), we conducted a mixed-methods study employing a pretested survey with open- and closed-ended questions. Although a larger sample was planned, 86 adult residents completed the survey. Our analysis revealed significant differences in waste management behaviors across community types (cities, big towns, and small towns). For example, cities showed higher engagement in e-waste recycling (82%) compared to smaller towns (68%), while smaller towns were more consistent in composting (78% vs. 50% in cities) and hazardous waste disposal (χ 2 = 33.97, p = 0.0021). Higher education and income levels were positively correlated with increased recycling and proper waste disposal. However, despite a general awareness of environmental issues, knowledge of specific environmental contaminants was limited (45% for PBDEs, 33% for PFAS). These findings highlight the urgent need for targeted public education campaigns and improved waste management services tailored to the unique needs of diverse coastal communities. This study provides valuable insights for policymakers and environmental managers, emphasizing the importance of targeted interventions to promote sustainable practices and protect fragile coastal ecosystems. • Socioeconomic disparities and age influence coastal waste practices. • Limited awareness of specific chemicals despite general environmental concern. • Community-specific strategies improve waste management effectiveness. • Tailored interventions enhance waste management in coastal areas.

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)0,002
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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