Kuluttajat ostoskassien materiaalivalintojen tekijöinä : kuluttajatutkimus fossiilisen muovin kulutuksen vähentämisestä
Notice bibliographique
Résumé
Tämän opinnäytetyön tavoitteena oli selvittää, millaisia tottumuksia suomalaisilla nuorilla aikuisilla on ostoskassivalinnoissaan ja miten fossiilista muovia sisältävien ostoskassien määrää saataisiin vähennettyä. Tutkimus toteutettiin heinäkuun 2019 aikana kyselytut-kimuksena käyttäen kvantitatiivista tutkimusmenetelmää. Kyselyyn vastasi yhteensä 132 henkilöä. \n \nTutkimustulokset osoittavat nuorien aikuisten olevan jo nyt suhteellisen ympäristötietoi-sia valintatottumuksissaan, sillä iso osa vastaajista ilmoitti jo nyt käyttävänsä omaa lauk-kua tai kestokassia päivittäistavaraostoksiinsa. Selvitettäessä muovisten ostoskassien käytön vähentämiskeinoja vastaajista 62 % ilmoitti pantillisen ostoskassin vähentävän heidän tarvettaan ostaa uusi muovinen ostoskassi. Ehdotus bonusjärjestelmästä tai pie-nestä alennuksesta vastineeksi oman ostoskassin tuomisesta keräsi 74 % kannatuksen vastaajien keskuudessa. \n \nNuorten aikuisten ympäristötietoisuus ja halu vaikuttaa syntyvän muovijätteen määrään on selvästi nähtävissä kyselytutkimuksen tuloksissa jo nykyisissä kulutustottumuksissa. Suosituimpien esitettyjen vähentämiskeinojen ongelmaksi kuitenkin muodostuu se, ettei niitä vielä ole käytössä tai käyttö on hyvin rajoitettua palvelemaan vain tiettyjen alueiden asukkaita.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,013 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,013 |
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 ».