Notice bibliographique
Résumé
Consider that 26.3 million people live in Shanghai and 20 million live in Beijing as of 2019. Now consider that these 46.3 million people live within an area of approximately 23,000 km². By comparison, Canada’s population in 2019 was 37.6 million and the area of Canada is approximately 10 million km². China is on the leading edge of smart-city projects because population density gives it little choice. China must take bold steps in terms of both technology and regulation to cope with the demands for social management, which these megacities create. Accordingly, about half of the Smart City Projects globally are in China. Many smart cities pilot projects are underway across China addressing many infrastructures and other organizational concerns. One such organizational concern is coping with the solid waste generated in cities. China produces more than 300 million tons of solid waste per year, and much of it comes from its cities. This research project explores China's food and beverage delivery online platforms and the waste they cause. In 2019, this industry has developed rapidly, generating economic activity valued at ¥ 653.6 billion that year ($CAD 121 billion). Out of a total population of 1.4 billion, 460 million people are currently consumers of these online platforms. Most of these consumers live in China’s megacities. This consumption is not projected to decrease post-pandemic. The problem is that solid waste from this industry in 2019 weighed approximately 2.7 million tons. This paper analyzes reasons why the online food take-out industry has caused a plastic waste surge from the perspective of China's environmental legislation, law enforcement efficiency, and recycling subsidies. At the same time, through the case study of the German Packaging Law, this paper suggested on the management and recycling of Chinese take-out packaging were put forward. The Chinese government has issued national standards for the design and construction of smart cities. This paper explores how to use legal governance and supervision in smart city design and operation to assist in implementing environmental regulations to control the take-out waste. The take-out waste problem does not only exist in China. Almost all major cities in the world are facing this problem. China's experiences may provide a new path for the city's solid waste disposal and other environmental issues and lead the cities to explore more environmental protection possibilities.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,130 | 0,044 |
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 ».