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Enregistrement W3209847190 · doi:10.1007/978-981-16-0680-9_24

Waste Segregation at Source: A Strategy to Reduce Waterlogging in Sylhet

2021· book-chapter· en· W3209847190 sur OpenAlexfundno aff
Muntaha Rakib, Nabila Hye, Abdul Haque

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésMunicipal solid wasteBusinessEnvironmental planningIncentiveSustainable managementPaymentSustainable developmentEnvironmental economicsWaste managementEnvironmental resource managementEngineeringSustainabilityGeographyEnvironmental scienceEconomicsPolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poor solid wasteSolid Waste-management systems in cities in developing countries make them vulnerable to climate-induced risksClimate-induced risk. It has been pointed out in the literature that the waste management process needs to be holistic and inclusive from waste generation to disposal in order to make it efficient and sustainable. While women in their day-to-day activities at home play a critical role in waste management, they are often excluded in the public waste-management systems which are mainly managed by men. This research used women-centric approaches for motivatingMotivating citizensCitizens using social and moral persuasion, economic incentives and social recognition to participate in municipal solid waste managementMunicipal solid waste management. The findings indicate that the awareness campaign using motivational approaches eventually worked and that the women-centric approaches used are important for promoting home-based waste segregationSegregation at source. The study also revealed that a simple payment mechanism for waste disposal services at the householdHouseholds level is not enough to convert littered cities into clean cities. A women-centric approach also contributes to developing community-based solutions to adapt to climate-induced flooding and makes a city more resilient, addressing sustainable development goalsSustainable Development Goals (SDGs).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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