MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3200788101 · doi:10.11575/prism/39257

Toward Zero Waste – A Study In Reducing And Managing Lab Waste

2021· article· en· W3200788101 sur OpenAlexaboutno aff
Gideon Choi

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueChemistry and Chemical Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaste managementZero wasteEnvironmental scienceWaste treatmentBusinessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The linear waste management model (take-make-dispose) has led to consumption and production patterns that exceed Earth’s sustainable capacity. Zero Waste philosophies emphasize the reduction of raw material usage, retention of value in manufactured products, and align with UNSDG 12 ‘Responsible Consumption and Production’. The University of Calgary’s Zero Waste strategic plan aims to create a Zero Waste campus by 2030. One key challenge is addressing the high volume of non-hazardous lab waste, including unrecycled glass and plastic, discarded lab equipment, and contaminated mixed recycling. Qualitative methodologies, including an electronic survey, are used to create a best-practice guide for implementing sustainable lab activities. Behaviour change barriers related to cost and effort are discussed related to voluntary adoption of environmental behaviour through education, clear communication, commendations, and increased waste diversion options. Staged implementation can potentially offer quantitative metrics to measure future impacts of implementing sustainable lab activities.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,999

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,228 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen MINDMême sujetChemistry and Chemical EngineeringTravaux en français237 207