Consommation responsable et perception de produits : au-delà de l’environnement
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente et discute certains résultats spécifiques provenant d’une étude plus large qui visait à explorer le rapport qu’entretiennent les consommateurs responsables aux biens de consommation. Sur la base de données empiriques collectées auprès de citoyens qui se sont tournés vers des modes de consommation à moindres impacts écologiques, il a été remarqué que l’adoption d’habitudes de « consommation durable » n’est pas seulement motivée par des considérations altruistes et environnementales, mais également par des bénéfices personnels et/ou familiaux perçus, incluant une augmentation attendue du bien-être. Ces dernières motivations, ainsi que la manière avec laquelle elles s’expriment à travers des préférences pour certaines caractéristiques que présentent des produits de consommation, sont exposées. Tout en reconnaissant les dangers que peuvent représenter la définition et la valorisation d’une approche de la consommation responsable qui se limite aux profits et intérêts individuels, l'article suggère que la compréhension de tels motifs, et leurs implications pour la manière dont les produits et services sont conçus et positionnés, demande à être davantage explorés et compris en vue de, potentiellement, supporter un avenir davantage durable.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".