The opportunities and value-adding activities of buy-back centres in South Africa's recycling industry: A value chain analysis
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the entrepreneurial opportunities and value-adding activities of buy-back centres in the recycling industry. Using Porter’s firm-level value chain framework as theoretical framework for this analysis, a concurrent mixed method design was used to collect information from 67 buy-back centres across South Africa by means of face-to-face interviews, accompanied with a questionnaire with open-ended and close-ended questions. Buy-back centres’ competitive advantage is that they have the facilities to add value to the recyclables according to the recycling industry’s standards and specifications. To be viable, they need to attract large and sustainable volumes of recyclables, which often poses a challenge. Increased volumes of recyclables can translate into more jobs and income earning opportunities at all hierarchical levels in the recycling industry. A recycling model that increases the volumes of recyclables recovered by buy-back centres through informal sector activities is proposed. Such a model should facilitate changing citizen behaviour and implementation of, among others, responsible separation at source programmes to increase the volumes of cleaner recyclables. Increased supplies of recyclables should, however, be accompanied by an increase in the demand for products made from recyclables, to absorb the increased supply.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».