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Enregistrement W1537045539 · doi:10.7202/1036566ar

Solid Waste Management in Small Island Destinations

2012· article· en· W1537045539 sur OpenAlexaff
Lacey Willmott, Sonya Graci

Notice bibliographique

RevueTéoros Revue de recherche en tourisme · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipBusinessSustainabilityTourismTransparency (behavior)Environmental planningStakeholderCorporate governanceStakeholder managementEnvironmental resource managementPublic relationsPolitical scienceFinanceEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solid waste management is a critical, complex, multi-dimensional challenge for societies. The nature of solid waste management in each community can differ based upon a number of factors including economic activities and geographies. Solid waste management in small island tourist communities is often complicated by their isolated geographies and tourism dominated economies, resulting in even greater challenges for ensuring sustainable solid waste management. This article discusses a case study of the small tourist island of Gili Trawangan, Indonesia that has addressed their long-standing issues of solid waste management through a governance and management approach centered on a multi-stakeholder partnership. The partnership involves collaboration between a community-based organization and environmental non-governmental organization, each having broader ties to stakeholders in the island community. Through this partnership they have seen improvements with stakeholder involvement, access to resources, financial support, transparency and accountability, and have been able to implement a number of key initiatives to improve waste management in this destination and move towards sustainability. Initiatives include source separation, expansion of collection services, revised collection fees, material reuse projects, education and awareness initiatives and enhanced planning.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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