LEWIS: Lund Everyday Waste Image Set of Naturally Sourced, Normalised, and Evaluated Waste Images
Anton Prip Wrisberg; Annika Wallin; Philip Pärnamets
- Año
- 2026
- DOI
- 10.31234/osf.io/b48gv_v3 (se abre en una pestaña nueva)
- Licencia
- CC BY
Resumen ADIPA
Elaborado con IA a partir del resumen de los autoresArtículo que introduce LEWIS (Lund Everyday Waste Image Set), una base de datos de 790 imágenes de residuos reales procedentes de desechos domésticos daneses y suecos, estandarizadas visualmente y evaluadas por 526 participantes suecos. Los participantes valoraron la frecuencia en la vida cotidiana, la representatividad de cada elemento para su categoría de residuo y la facilidad de categorización. El conjunto de estímulos está diseñado para apoyar investigaciones sobre procesos de categorización, toma de decisiones y comportamiento de clasificación de residuos, permitiendo estudios con control experimental y validez ecológica en intervenciones de sostenibilidad ambiental.
Puntos clave
- La base de datos LEWIS contiene 790 imágenes de residuos naturalmente ocurrentes, evaluadas sistemáticamente por participantes en términos de frecuencia, representatividad y facilidad de categorización.
- El conjunto de estímulos fue estandarizado visualmente a partir de desechos domésticos reales de Dinamarca y Suecia para garantizar validez ecológica en estudios experimentales.
- La clasificación de residuos es una tarea cognitivamente exigente con implicaciones ambientales significativas que requiere recursos para investigar procesos de decisión y categorización.
Para quién: Investigadores en psicología cognitiva, toma de decisiones, comportamiento sustentable y estudios de sostenibilidad ambiental que necesiten estímulos controlados y ecológicamente válidos para experimentos de categorización y comportamiento en clasificación de residuos.
Resumen de los autores
Áreas y palabras clave
Cómo citar (APA 7)
Wrisberg, A. P., Wallin, A., & Pärnamets, P. (2026). LEWIS: Lund Everyday Waste Image Set of Naturally Sourced, Normalised, and Evaluated Waste Images. https://doi.org/10.31234/osf.io/b48gv_v3