A Comparative Study on the Typical Recycling Mode of Renewable Resources in China Under the Background of Internet
Notice bibliographique
Résumé
China’s renewable resource recycling appeared such as 020, B2C, C2B and other new internet recovery mode. Through comparison of these three typical recovery modes, we found that, 020 mode provides door-to-door recovery service, so it can recycle all kinds of used materials. But the function of the network platform is single and this mode need large enterprises of renewable resources as the offline support; also, the door-to-door recovery methods lack of reasonable cost control mechanism, if these problems can be solved, this mode is suitable for all kinds of renewable resources recycling; B2C mode, with the most advanced reverse logistics tracing system, big date and cloud computing recycling technology, provides various services for all kinds of users, but the intelligent detection technology need a higher requirement of standardization level on renewable resources. Currently, this mode is only suitable for waste electrical and electronic products. With the improvement of intelligent detection technology, this mode has the potential for multi-category of renewable resources recycling; C2B mode, a typical bidding recovery mode, which can stimulate consumer to deliver their waste product actively through the network platform, but the bidding system exists loophole of malicious competition; also, this mode need a higher requirement of standardization level on the renewable resources, so this mode is only suitable for recycling of waste electrical and electronic products in urban areas.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».