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Enregistrement W4411328886 · doi:10.1016/j.wasman.2025.114954

Probabilistic refunds increase beverage container recycling behaviour in British Columbia and Alberta, Canada

2025· article· en· W4411328886 sur OpenAlexafffundabout
Jade Radke, Stella Argentopoulos, Elizabeth W. Dunn

Notice bibliographique

RevueWaste Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Waste Reduction and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaCanada Research Chairs
Mots-clésContainer (type theory)Probabilistic logicWaste managementEnvironmental scienceEngineeringBusinessOperations researchComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Of the two trillion beverage containers produced globally every year, most are not recycled. To increase recycling rates, the bottle deposit refund system has been proposed and implemented in some regions of the world with varying degrees of success. To improve the refund system, we leverage a classic decision-making phenomenon where low-probability high rewards are preferred over small certain rewards with the same expected payoff. Specifically, we turned an established certain but small refund for recycling beverage containers (i.e., 100 % chance of getting $0.10 per bottle) into a probabilistic one (e.g., 0.01 % chance of getting $1,000 per bottle) with the same expected payoff. In three pre-registered field and lab studies (N = 975 total), we showed that participants preferred a probabilistic refund option (0.01 % chance of getting $1,000) over the certain option (100 % chance of getting $0.10), felt happier about the opportunity to get money when they chose the probabilistic refund option, and brought 47 % more bottles to recycle when the probabilistic refund was offered. These findings highlight the value of probabilistic refunds in increasing recycling behaviour and provide theoretical and practical implications for recycling policies and programs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,437
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,184 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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