Perceptions Des Nuisances Environnementales Liées Aux Déchets Solides Ménagers Dans Les Centres Urbains Du Nord-Bénin : Cas Des Villes De Parakou, Djougou, Kandi Et Malanville
Notice bibliographique
Résumé
The cities of Parakou, Djougou, Kandi and Malanville in the north of Benin have difficulty in eliminating dispose of waste produced by households in ecological way. This research was initiated to analyze the attitudes and understanding of environmental problems related to poor management of DSM by people of north Benin. To achieve this objective, a survey was conducted on the perception of environmental damage related to waste with 585 heads of households from August 2014 to March 2015. The city of residence, gender, age, marital status, level education, income, socio professional category are characteristics that were selected for the statistical analysis Khi2. Results showed 100% a significant statistical link between environmental pollution and city of residence (χ2 = 153.135; DF = 12; Pvalue = 0.000 <0.05). No statistically significant association was found between perceived environmental nuisances and sex (χ2 = 2.035; DF = 4; PValue = 0.729> 0.05) ; age (χ2 = 19.189, DF = 16; P-Value = 0.259> 0.05) ; marital status (χ2 = 20.809, DF = 12; P-Value = 0.053> 0.05 and income of respondents (χ2 = 32.273, DF = 32; P-Value = 0.453> 0.05). However in Djougou, a highly significant associative link was observed between respondents with incomes ranging from 100,001 to 150,000 and the air pollution (χ2 = 11.96, DF = 32; P-value = 0.000 <0.05). It is the same for the pollution of rivers in this income bracket in Parakou (χ2 = 5.85; DF = 24; Pvalue = 0.004 <0.05) and Kandi (χ2 = 6 04; DF = 10; P-value = 0.000 <. 0.05). Moreover, the level of education (χ2 = 14.728, DF = 12; P-Value = 0.257> 0.05) and occupation of the individuals interviewed (χ2 = 59.060, DF = 40; P-Value = 0.026 <0.05) determine their perceptions of environmental damage related to DSM. In total, city of residence, education level and occupation of individuals are the most, significant determiners in the perception of environmental damage related to the solid household waste.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».