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Enregistrement W3159831291 · doi:10.24908/iqurcp.8307

Understanding the International Trade in Waste: Who Bears Responsibility?

2016· article· en· W3159831291 sur OpenAlexvenueno aff
Lindsay Wiginton

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternational tradeCommoditySupply chainBusinessGlobalizationConventionEconomicsFinanceMarket economyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been a growing dialogue surrounding the globalization of commodity supply chains in recent years. Several important issues have surfaced surrounding working conditions in the countries of production and the environmental impact of massive transportation required to feed the global trade. However, commodities rarely end their international journeys at the end‐of‐use phase. In fact, the last half‐century has seen the birth of a complex international trade in waste. End‐of‐use products are shipped worldwide for one of three main reasons: for disposal, for recycling or for second‐hand use. The most commonly traded waste items are of an electronic nature; as a result, they have the potential to release toxins in the form of heavy metals and other contaminants. The primary factors driving this trade are different environmental policies and/or different labour capabilities between the trading regions. Asa result, the flow of waste most often occurs from developed to developing countries, having adverse environmental and social effects despite the short‐term economic gain. This inquiry conducts a survey of the current international trade in waste, identifying the most common trade routes and goods. Specifically, it examines domestic and international policies, such as the Basel Convention (1992), which seek to moderate or end the international trade in waste. Finally, this inquiry will illustrate the complexity of the waste trade system and question where the responsibility lies to moderate this flow: with the material producers, the consumers, or the governing bodies.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,515
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,200 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2016
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