Investigating Numbers and Behavior: Grab ‘n Go
Notice bibliographique
Résumé
This report investigates the amount of waste generated by Grab ‘n Go and student’s behavior towards the dining option. A survey was taken at both Chapin and Hubbard where 306 and 154 interviews were taken respectively for a 95% confidence level. Students were asked six questions: 1. How many times did you visit Grab ‘n Go a week? 2. Why did you come today? 3. What House are you from? 4. Where did you take the food? 5. Are you concerned about the amount of waste generated? 6. Would you be open to any alternatives, such as Dining Services providing Tupperware? We found that students visited Grab ‘n Go around three times a week, they came because of the menu option, location, and because it was prepackaged. We found that most of the food was taken back to the student’s House, however, in Hubbard’s case a quarter of students sat and ate in Hubbard. Just under half of the students surveyed were concerned about the amount of waste generated, with the next majority being unconcerned, and a small portion being unsure. A large majority of students were open to the option of an alternative such as Tupperware. In general we found a lack of awareness in the amount of waste being generated by Grab ‘n Go and a disconnect between the campus’ commitment towards sustainability and this dining option. We have gathered together some recommendations Smith College can explore in the immediate, mid‐range, and long‐ term future.
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 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 | 0,006 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».