ECOWISR (Excessive Consumption, Overproduction, and Waste: Impact Solutions through Reduction): The case of the fast fashion industry
Notice bibliographique
Résumé
The fashion industry faces environmental challenges, including overproduction, waste, and impactful production processes. This thesis examines how a deeper understanding of consumer behaviour can help retailers develop more attractive assortments and adopt sustainable practices. By studying and integrating richer behavioural models to assortment decision, this thesis provides data-driven insights to reduce waste and environmental impacts, as well as targeted policy recommendations that promote sustainability and collaborative action across the industry. In the first manuscript, in collaboration with a large European fast fashion retailer, we examine how assortment variety affects customer choices. Using a large clickstream dataset, we model assortment variety as a bipartite graph along three main dimensions: styles, colours, and graph density. Using a richer choice model, we identify three main customer segments with varying preferences for economic and variety variables. Our findings emphasize the need for retailers to balance offering a wide variety with efficient management and accounting for heterogeneity in customer preferences. The second manuscript addresses confusion and the lack of regulation around environmental impact in the fashion industry. By combining experimental choice data to measure preferences to a product line and pricing optimization model, and counterfactual simulation, it studies how a retailer can design and price a product line that balances profitability and environmental impact. We find that Price is the primary driver of consumer choice with limited sensitivity to environmental attributes. However, our counterfactual simulation shows that increased consumer awareness on environmental attributes can raise the importance and willingness-to-pay for environmental attributes, reducing the profitability-environmental trade-off. Our findings suggest that gradual policies are needed to bridge the gap between consumer intentions and behaviour, and support retailer’s shift toward more sustainable practices
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».