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Enregistrement W2109673965 · doi:10.5539/mas.v8n4p37

Municipal Solid Waste Management and Potential Revenue from Recycling in Malaysia

2014· article· en· W2109673965 sur OpenAlexvenueno aff
Anwar Johari, Habib Alkali, Haslenda Hashim, Saeed Isa Ahmed, Ramli Mat

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Teknologi MalaysiaMinistry of Higher Education, Malaysia
Mots-clésTruckMunicipal solid wastePer capitaWaste managementRevenueEnvironmental scienceBusinessEngineeringPopulationEnvironmental healthFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Municipal Solid Wastes (MSW) issues have become talk of the day worldwide because of the current and the future threats it has to both life and the environment. Malaysia, like other developing nations, has been facing serious problems in recent years in terms of MSW and its management due to the nation’s rapid economic growth. The objective of this paper is to review and present the current state of MSW and its management in Malaysia and to estimate the economic potentials of some recyclables as well. MSW generation in Malaysia has increased significantly in recent years, ranging between 0.5 - 2.5kg per capita per day (or a total of 25000 - 30000 tons per day). Generally, the waste contains high amount of organics, moisture content and bulk density. More than 70% of the generated wastes are collected using both curbside and communal centers with a collection frequency varying from daily to every two days. In addition, both compactor trucks and open lorry trucks are used. Landfilling is the main disposal method practiced; about 90 - 95% of the collected wastes is still disposed in landfills, with a recycling rate of 5 -10% despite the fact that 70 - 80% of the waste is recyclable. Estimation of the amount of recyclables and their revenue generation potential shows an impressive result. Recycling and composting of the municipal solid waste is therefore recommended.

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)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations103
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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