Notice bibliographique
Résumé
Canada and Sweden are two countries that are actively involved in environmental protection and both go as far as to declare themselves among the most environmentally friendly countries in the world. However, a report issued by the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) ranked each participating country in twenty five key environmental factors and saw Canada place 28th overall out of the 29 participating countries. Sweden on the other hand saw itself coming in at a respectable 10th (Boyd, 2001). The similarities between the two countries in terms of Human Development Index (HDI), Gross Domestic Product (GDP), general climate and interest in environmental protection would at first impression imply similar standards of living and therefore waste production. However, the numbers clearly demonstrate the Sweden is well ahead of Canada in terms of generating and managing its waste.The purpose of this study is to conduct a comparison of waste generation and composition between the two countries on a national scale as well as on a municipal one. Determining the differences between Canadians and Swedes from a waste generation perspective will highlight the cultural differences that create this phenomenon. On the other hand, the analysis of several different municipalities in each country will demonstrate the effects that policies can have on the way waste is managed and ultimately, how it will affect the environment. These analyses will help determine whether or not Canada can imitate Sweden and make its current waste management Canada can imitate Sweden and make its current waste management systems more efficient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».