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Enregistrement W2904998558 · doi:10.1680/jenes.18.00028

Recovery of recyclables of municipal solid waste: the case of Jordan

2018· article· en· W2904998558 sur OpenAlexvenueno aff
Fawzi Suleiman Gharagheer, Moshrik R. Hamdi, Subhi M. Bazlamit

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Minority Affairs
Mots-clésMunicipal solid wasteChristian ministryGeneral partnershipBusinessOperations managementWaste managementFinanceEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The low recyclable recovery (RR) rate of municipal solid waste (MSW) (7·0%) in Jordan compared to the average recovery rate of the members of the EU (42%) indicates the necessity of changing the current practices of RR being implemented in Jordan where the latest national strategy of MSW management, launched by the Ministry of Municipal Affairs in May 2015, aims to achieve an RR rate of 50% by the year 2034. This research aims to identify the attributes of an efficient and successful RR programme and recommend an implementable plan for RR that can achieve the target of 50% earlier than the year 2034. Practices of RR currently being implemented in Jordan are analysed and compared with successful practices implemented in developed countries. A public–private partnership is suggested to establish and operate semi-mechanical RR facilities that use the resources currently owned and operated by Joint Service Councils and local municipalities. Utilising the current resources enables the country to achieve the 50% RR rate goal. The rough financial analysis conducted clearly indicates that the 20% RR rate of plastic alone can offset the deficit in the municipality budget resulting from MSW management in Jordan.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · 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'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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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