MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2901057355 · doi:10.14295/2238-6416.v73i2.672

Caracterização dos resíduos sólidos gerados em laticínios

2018· article· pt· W2901057355 sur OpenAlexaff
Antônio Iranaldo Nunes Leite, Rayane Campos Alves, Fernanda Damasceno Soares, Marcelo Henrique Otênio, Vanessa Romário de Paula

Notice bibliographique

RevueRevista do Instituto de Latícinios Cândido Tostes · 2018
Typearticle
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Sustainability and Education
Établissements canadiensNortel (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesChemistryPhysicsPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A conscientização ambiental está cada vez mais inserida nas escolhas do consumidor. A preocupação em atender essa demanda tem impulsionado as empresas a buscarem adequação dos seus processos e rotinas. Este estudo tem como objetivo realizar um levantamento dos resíduos sólidos gerados nos laticínios e os respectivos tratamentos e a disposição final. Foram convidados a participar vinte e duas (22) indústrias de diversas regiões do Brasil, classificados quanto ao porte e potencial poluidor. Participaram 7 (sete) laticínios localizados na região Sudeste, 3 (três) na região Sul, 3 (três) na região Centro-Oeste, 3 (três) na região Norte, 7 (sete) na região Nordeste. Foi elaborado um questionário eletrônico estruturado de acordo com a divisão de classe dos resíduos: comuns, químicos e biológicos, e enviado aos laticínios. As respostas demonstraram que as indústrias de laticínios, independente do volume de leite processado com características intrínsecas, frequência e volume gerado não possuem em suas rotinas o gerenciamento dos resíduos. Este estudo demonstra a situação atual de como os laticínios tratam este tema e destaca a necessidade dessas indústrias sem se adaptar às questões ambientais. Baseado na legislação vigente, de resíduos sólidos, a indústria de laticínio deve buscar adequação e inserção de tecnologias sustentáveis em seus processos e rotinas. A adoção dessas práticas tem influência direta e positiva no marketing e comercialização da empresa.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,008

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,252 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevista do Instituto de Latícinios Cândido TostesMême sujetEnvironmental Sustainability and EducationTravaux en français237 207