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Enregistrement W2528277006 · doi:10.1177/1070496516672263

Bridging Weak Links of Solid Waste Management in Informal Settlements

2016· article· en· W2528277006 sur OpenAlexaff
Jutta Gutberlet, Jaan‐Henrik Kain, Belinda Nyakinya, Michael Oloko, Patrik Zapata, María José Zapata Campos

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Environment & Development · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessMunicipal solid wasteHuman settlementSolid waste managementInformal settlementsEnvironmental planningBridging (networking)Waste collectionWaste managementEconomic growthEnvironmental scienceEngineeringEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many cities in the global South suffer from vast inadequacies and deficiencies in their solid waste management. In the city of Kisumu in Kenya, waste management is fragmented and insufficient with most household waste remaining uncollected. Solid waste enters and leaves public space through an intricate web of connected, mostly informal, actions. This article scrutinizes waste management of informal settlements, based on the case of Kisumu, to identify weak links in waste management chains and find neighborhood responses to bridge these gaps. Systems theory and action net theory support our analysis to understand the actions, actors, and processes associated with waste and its management. We use qualitative data from fieldwork and hands on engagement in waste management in Kisumu. Our main conclusion is that new waste initiatives should build on existing waste management practices already being performed within informal settlements by waste scavengers, waste pickers, waste entrepreneurs, and community-based organizations.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0080,015
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,017
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeQualitatif
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

Citations65
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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