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Enregistrement W6997167267

Waste Diversion and Reduction in a Green Office Building: A Social Practice Theory Lens

2023· dissertation· en· W6997167267 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityCleaner productionMunicipal solid wasteScale (ratio)Best practiceWaste disposalEmployee moraleData collectionWaste collection
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A workplace, as an organisational setting, offers a suitable environment for reorienting employees’ daily routines toward the practice of environmental sustainability. This study addresses three central research questions: What discernible patterns exist in waste diversion and reduction practices over time within a workplace setting, both at the building-wide and tenant-specific levels? Does positive change in waste diversion practices within a workplace lead to a spillover effect, influencing employees' waste practices at home? How can shifts in waste diversion and reduction practices within a green office building be comprehensively conceptualized using the framework of social practice theory? Recognizing the importance of scale, this study employs a case study design to investigate the temporal evolution of waste diversion and reduction practices within a high-performance green building workplace context. By focusing on a specific case, the study examines how temporal shifts in these practices unfold, encompassing both tenant and building scales. Data collection methods encompass surveys to gather employee perspectives on waste diversion practices, waste assessments to analyse waste composition and generate quantitative insights, and daily monitoring of waste disposal activities to track and measure changes over time. Triangulating data from these sources ensures a comprehensive investigation. The findings reveal a positive trend in waste diversion practices at the building scale over time. At the tenant organizational scale, specific tenants exhibit significant improvements in both waste diversion and reduction practices, while others do not follow a similar positive trajectory. Moreover, this study underscores the workplace's role as a catalyst for sustainability beyond its boundaries. Positive changes in waste diversion practices at work can lead to a spillover effect, influencing employees to adopt similar practices at home. However, this effect is not immediate, with changes in home waste diversion practices showing a delayed response compared to the workplace. This research has significant implications for scholars and practitioners, emphasizing the importance of considering different scales, conducting temporal analyses, applying social practice theory, and recognizing the workplace as a catalyst for sustainability. Interdisciplinary collaboration and long-term impact assessments are essential for advancing sustainability practices within workplace environments. In summary, this study offers a comprehensive analysis of waste diversion and reduction practices in a workplace setting, shedding light on positive trends and variations across organizational scales. It underscores the workplace's potential to drive sustainability beyond its confines and provides valuable insights for scholars and practitioners seeking to promote environmental sustainability.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,032
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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