Notice bibliographique
Résumé
The growing prevalence of textile waste, largely driven by the fast-fashion model, necessitates a shift towards a circular economy that prioritises the reuse of materials. In Canada, the textile donation landscape is primarily managed by charities and for-profit organisations, which often rely on public donations to generate revenue. Despite high donation rates, many items received by thrift stores are unsuitable for resale, creating challenges for organisations dependent on volunteer labour. This paper discusses the Treat & Clean pilot study, part of a larger investigation into the quality and type of clothing donations received in Canadian thrift stores. The project aimed to assess the feasibility of rejuvenating so-called "substandard" clothing through cleaning and repair techniques, allowing these items to be resold. In total 4946 textile items donated to two large non-profit thrift organisations at nine separate store locations within Alberta and Saskatchewan were sorted. A significant portion of the donations were deemed unfit for immediate resale. A subset of sorted items (N=2271) was analysed off-site and considered for the Treat & Clean pilot. The effectiveness of the pilot was evaluated by analysing the success of treatments (e.g., stain removal) and tracking the resale of treated items. Results indicate that enhancing the quality of donations through simple cleaning and repair methods can increase the likelihood of their sale, thereby promoting sustainability in local communities. This study highlights the importance of increasing consumer awareness regarding donation quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,120 | 0,037 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».