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Enregistrement W3159357319 · doi:10.1088/1757-899x/1107/1/012096

An overview of factors affecting the rate of generation and Physical Composition of Municipal Solid Waste

2021· article· en· W3159357319 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMunicipal solid wasteWaste managementEnvironmental scienceBiodegradable wasteIndex (typography)Composition (language)Waste streamHousehold wasteBaseline (sea)EngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An efficient waste management strategy requires a detailed waste characterization, quantification and prediction of the rate of generation and physical components of waste, which is also an index of the recoverable energy. A comprehensive data of waste generation and composition creates awareness for the concerned policy makers and organization responsible for waste management. The objective of studies on estimation of waste generation and physical content is to provide baseline data for effective waste management planning. Several factors account for the variation in the rate of generation and the physical content of waste generated at different places. This study aims at identifying and analyzing some of these factors. The review reveals that waste generation and composition follows different patterns in different places at different locations at different times and season. A major factor that influences the rate of generated waste per year and the percentage composition of each physical waste stream is the socio-economic level. Moreover, the organic stream of the waste depends largely on the income level. High content of organic waste is identified in the low-income region, this paper, therefore, recommends the setting up of treatment facilities for organic waste at the organic-rich region.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,230 · 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