MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2980122101 · doi:10.4018/978-1-7998-0198-6.ch006

Waste Management Under the Legal Framework in India

2019· book-chapter· en· W2980122101 sur OpenAlexaboutno aff
Sadhan Kumar Ghosh

Notice bibliographique

RevueAdvances in environmental engineering and green technologies book series · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaGeographyQuarter (Canadian coin)CensusPopulationEnvironmental planningReuseEconomic growthSocioeconomicsEngineeringArchaeologyWaste managementEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

India, the second biggest country in the world, has nearly 1.25 million people living in 29 states and seven union territories covering an area of 3,287,000 sq. km. India's economy grew at an impressive 8.2% in the first quarter of 2018-19. Traditionally, India has the habit of reuse and recycling the materials wherever possible. As the city agglomeration is increasing the waste generation is increasing. The number of towns/cities have increased from 5,161 in 2001 to 7,935 in 2011, whereas the number of metropolitan cities having million plus population has increased from 35 to 53 number as per 2011 census. It is projected that half of India's population will live in cities by 2050. Waste management in India has been experiencing a paradigm shift through the establishment of Swachh Bharat Mission in urban and rural India in 2014 and the revision and establishment of waste management rules in six types of wastes including transboundary movement in 2016. This study presents the overall waste management scenario and the legal framework in India.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,175 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in environmental engineering and green technologies book seriesMême sujetMunicipal Solid Waste ManagementTravaux en français237 207