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Enregistrement W2524982320 · doi:10.2495/sdp-v11-n6-1044-1054

Key strategic actions to improve the challenge of hazardous waste management in mozambique

2016· article· en· W2524982320 sur OpenAlexvenueno aff
K. Ferrari, R. Gamberini, Bianca Rimini, H. Abacassamo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHazardous wasteKey (lock)BusinessEnvironmental planningWaste managementEnvironmental resource managementProcess managementEnvironmental scienceEngineeringComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Waste management is an international issue with a global impact.Industrialised and emerging countries increasingly need raw materials to feed their industries: natural gas, oil, coal, precious minerals and metals.Most African countries are rich in raw materials, which they are powerless to trade on but eager to negotiate with.However, they have difficulty managing the negative effect that these trades produce, due to poor environmental regulations, inadequate waste disposal infrastructures, lack of technology and public bodies with little experience and resources.This situation makes it challenging for some African governments to manage the increasing quantity and types of waste, resulting from the extracting industries and growing urbanization.Furthermore, the benefits are not fairly distributed, whilst the negative impacts, both environmental and socio-economic, of a failing waste management system are widespread and global.We have studied the situation of hazardous waste management in Mozambique as a case study.Mozambique is one of the poorest countries in the world, but is rich in natural resources, which are being exploited by several global companies in recent years, and with insufficient waste management infrastructure.After the analysis of the local condition, this paper aims to trace guidelines to support different stakeholders to make the first coordinated steps towards a better management of hazardous 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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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