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Enregistrement W3013438191 · doi:10.3390/su12072628

Expansion of the Waste-Based Commodity Frontier: Insights from Sweden and Brazil

2020· article· en· W3013438191 sur OpenAlexafffund
Jutta Gutberlet, Torleif Bramryd, Michael Johansson

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Victoria
Mots-clésContext (archaeology)SustainabilityCommodityLivelihoodBusinessCleaner productionNatural resource economicsFrontierMunicipal solid wasteEnvironmental planningWaste managementEngineeringEconomicsEnvironmental scienceAgriculturePolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Waste is a valuable commodity and remains a livelihood source for waste pickers in the global South. Waste to Energy (WtoE) is often described as alternative to landfilling, as it provides cheap fuel while making waste disappear. In some European cities, this method has evolved into an impediment, slowing down the adoption of more sustainable technologies and waste prevention. These plants typically strain municipal budgets and provide fewer jobs than recycling and composting, thereby inhibiting the development of small-scale local recycling businesses. We applied the idea of ‘waste regime’ with an interdisciplinary and situated lens to provide insights to the following questions: How do different political developments in Brazil and Sweden, frame and reframe waste incineration and energy recovery, in the context of sustainability and waste management on local, regional and national levels? What forms of resistance against WtoE exist and what are the arguments of these protagonists? We evaluated the impact of WtoE and compare it with other waste management options with regard to CO2 balances and general environmental and social impacts. We conclude by suggesting more socially and environmentally appropriate ways of waste management, particularly for the context of global South cities.

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)0,003
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations45
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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