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 ti•om 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.It is envisaged that the study will promote the development and implementation of litter management plans for all urban catchments ensuring that litter management is aligned with broader catchment management plans.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».