Estrategias de diseño para motivar conductas sustentables
Bibliographic record
Abstract
Este trabajo incursiona en los aportes del diseño sustentable más allá de la etapa de producción, enfocándose en el período de uso. Aborda la problemática de los residuos desde la óptica de estrategias de diseño, que permita evaluar las reacciones del usuario ante diferentes estímulos, que puedan identificarse como conductas sustentables. Constituye una línea de investigación en el diseño con intención tendiente a influenciar en el comportamiento de los usuarios. Considera articulaciones y conexiones interdisciplinares, que incluyen el área socio-económica y la psicológica,en su aproximación al problema en estudio. Los aspectos a investigar se refieren a ¿cómo el diseño puede lograr fortalecer conductas sustentables en los usuarios? y ¿qué modelo de estrategias de diseño con intención es válido en el contexto local? Entender cómo los productos y servicios utilizados cotidianamente pueden ser diseñados, puestos en su contexto de uso, y posibilitarían al diseñador rever su proceso de diseño, evaluar herramientas y estrategias para facilitar el desarrollo de comportamientos y conductas más sostenibles. El impacto de este tipo de investigaciones, independientemente de mejorar la práctica del diseño para el cambio de comportamiento, trasciende el escenario académico, dado que posibilita abordar problemas sociales y ambientales, reuniendo conocimiento de diferentes disciplinas y estableciendo paralelos que posibilitan la transposición de conceptos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".