Waste Scavenging a Problem or an Opportunity for Integrated Waste Management in Namibia: A Case of Keetmanshoop Municipality, Namibia
Notice bibliographique
Résumé
Waste scavenging is an emerging challenge faced by many Municipalities and Local Authorities in Namibia. However, it has been neglected by authorities due to insufficient knowledge about its contribution to resource recovery and recycling. This study investigated how waste scavenging as a problem can be transformed into an opportunity for Integrated Waste Management in Namibia. The main objective of the study was to determine the socio-economic drivers as well as health implications of waste scavenging at Keetmanshoop municipal dumping site, Namibia. Using the purposive sampling method, a total of 45 waste pickers were interviewed through semi-structured questionnaires. The data collected included waste pickers demographic (age, gender, marital status, and level of education), socio-economic impacts (income and diseases) from waste scavenging. The study revealed that the main drivers of waste scavenging are poverty (71.1%) and unemployment (64.4%). Furthermore, waste scavenging contributes significantly to waste pickers’ livelihood through income generation from the sale of waste materials (93.3%). The majority of the waste pickers (80%), scavenge mainly for metals whereas the least target food. The study concluded that waste scavenging, although neglected, contributes significantly to the livelihoods of waste pickers and waste management in Keetmanshoop. The study recommends that waste scavenging should be regulated and integrated into the formal waste management system of the Municipality through avenues such as the formation of the waste picker’s cooperatives that will be registered with the municipality and recognised through formal structures.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».