Reducing Urban Litter in South Africa through Catchment Based Litter Management Plans
Notice bibliographique
Résumé
South Afiica generates in excess of 40 million tonnes of solid waste eve1y year -mostly of domestic origin. More than 780 000 tonnes of this is washed into the drainage system where it ends up entangled amongst the vegetation and sediments along the banks of the streams, rivers and lakes or strevv11 on the beaches. To remove all the litter tiom the watercourses without seeking to reduce the quantities involved would cost South Africa at least US$400 million per annum-or approximately 0.4% of its gross domestic product (GDP). This is clearly not feasible and therefore the Water Research Commission of South Africa and the Cape Metropolitan Council are funding a four year investigation into the reduction of urban litter in the drainage systems through the development of catchment specific litter management plans. Eight storm water drainage catchments, representing a diversity of land-uses, have been selected for a detailed litter audit. This audit will quantify the amount and type oflitter being deposited in the drainage catchments both before and after the implementation of various litter management strategies. The results of the litter audits will measure the effectiveness of the various litter management strategies, which in tum will facilitate the continuous improvement of the litter management plans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».