Assessment of health-care waste generation and its management strategy in the Gaza Strip, Palestine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The situation of health-care waste in the Gaza Strip was threatening the environment and the public health due to the absence of appropriate health-care waste (HCW) handling, treatment, and disposal. In 2016, the total amount of HCW generated was estimated about 7199 kg day−1. Around 20% of the wastes was infectious, and the on-site segregation was done only for sharps in most health care facilities, while other infectious wastes were comingled with noninfectious normal wastes. In 2017, a new strategy for the health-care waste management (HCWM) was adopted. The strategy stated the necessity to segregate the HCW into three categories at the generation source to sharps, infectious wastes, and noninfectious wastes. The strategy was implemented over 40 clinics. The proper on-site segregation of the infectious and sharps showed that 2.4 kg day−1 and 0.7 kg day−1 of wastes is generated from UNRWA and Ministry of Health (MOH) clinics, respectively. This generation quantity accounts for a rate of 11 g per outpatient at UNRWA clinics and a ratio of 9.5 g per outpatient at MOH clinics. These quantities account for 33% and 54% of the total waste from UNRWA and governmental clinics in South and Middle Gaza.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».