Gen Z Recycling During COVID-19: Are We in It Together?
Notice bibliographique
Résumé
The global annual waste generated every year is more than two billion tonnes (Statista, 2025), and when this waste is disposed of in landfills, it adversely affects many people’s lives. Recycling can not only reduce the amount of waste sent to landfills, but reusing resources is also good for the environment (Biswas et al., 2021, Waste-Wise Cities: Best Practices in Municipal Solid Waste Management ). While recycling has been around for some time, there is scant research on whether Gen Z’s recycling behaviour, in particular, has become a habit and is therefore here to stay or not. The global pandemic caused by COVID-19 provides an apt backdrop to evaluate whether or not recycling has become a way of life for Gen Z. This study is based on a survey conducted through a questionnaire that was administered to undergraduate students. With the onset of COVID-19, more effort is being spent on understanding the importance of public health and how one person’s well-being affects another person in a neighbourhood. Gen Zs, who arguably constitute a significant group of decision-makers that will affect the future of recycling, will determine the success of future recycling endeavours. Therefore, understanding the decision-making of this group will help in advancing research that specifically studies how a nation’s sustainability agenda can be strengthened.
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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 ».