Exploratory Data Analysis of Community Behavior Towards the Generation of Solid Waste Using K-Means and Social Indicators
Notice bibliographique
Résumé
In Peru, solid waste accumulation has been constant for decades and impacts 72% of local governments, affecting 42% of the population. These numbers show new tools are required to better understand this phenomenon and develop appropriate mitigation methods. In this light, this research proposes an exploratory analysis of the study population against the accumulation of solid waste. For this, the study proposes the segmentation of a specific population through a set of social indicators grouped into three categories of analysis (i.e., sociocultural, sociodemographic, and socioeconomic) and, in turn, assess the geographic proximity between each group of people segmented according to the parameters used for this study, and the informal points of accumulation of MSW. To segment the study population, an unsupervised classification model (i.e., K-means) was used. For methodological purposes, the Puente Piedra district was chosen as a case study. The results show that the predominant population is framed between the ages of 36 to 45, with an intermediate educational level (i.e., secondary school) and an approximate monthly income of $ 300. In addition, the predominant family structure includes up to four members living in the same household. Finally, it is observed that the behavior of people who live close as neighbors is similar and is also related to the geographic location of the dumps.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».