MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2738992540 · doi:10.20286/jeas.v2i1.12

Quantity of Indiscriminately Disposed Sachet Water Wastes Generated in Nsukka Urban, Enugu State, Nigeria

2016· article· en· W2738992540 sur OpenAlexvenueno aff
N. D Ezeokpube, Chinwe Joy Obiora

Notice bibliographique

RevueNova Journal of Engineering and Applied Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban and Rural Development Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDispose patternGovernment (linguistics)BusinessWaste managementWaste disposalEnvironmental planningAgricultural economicsEnvironmental scienceEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The popularity of sachet water consumption in Nigeria is not without problems with regards to its disposal. The study invested evidence for indiscriminate disposal of sachet water waste and the quantities (kg) of the waste generated in various wards in Nsukka urban. Pictures taken round the various wards show empirical evidences that sachet water waste is indiscriminately disposed in the study area. The study equally shows that Nkpunano ward has the highest (23kg) quantity of indiscriminately disposed sachet water wastes generated in Nsukka urban, followed by Owerre ward (19kg), Ihe ward (18kg), University ward (15kg), Nru ward (9kg) and Government Reserved Area (4kg). The study therefore recommends: (1) the necessity for the proper re-orientation of the people on the need for adequate disposal of sachet water waste (2) the need for authorities concerned providing dumpsters at strategic places so that people can conveniently dispose sachet water wastes. Keywords: Waste, Sachet, Water, Disposal, Indiscriminate, Nsukka

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNova Journal of Engineering and Applied SciencesMême sujetUrban and Rural Development ChallengesTravaux en français237 207