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Enregistrement W3215720745 · doi:10.1002/9783527816392.ch1

Introduction, Vision, and Opportunities

2021· other· en· W3215720745 sur OpenAlexaff
Maria Holuszko, Denise Crocce Romano Espinosa, Tatiana Scarazzato, Amit Kumar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHazardous wasteElectronic equipmentElectronic wasteLegislatureEngineeringIncentiveBusinessWaste managementElectronicsConsumption (sociology)Municipal solid wastePolitical scienceEconomicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electrical and electronic manufacturing industry is one of the fastest-growing industries. Electronic devices could contain up to sixty (60) different elements that could be valuable or hazardous. The high consumption of electronic devices also creates the issue of end-of-life disposal after being discarded. These discarded electronics, also referred to as e-waste, have been a growing concern around the world. The total e-waste generated worldwide in 2019 was 53.6 million tonnes and is growing at a rate of 3–4% per year. If dealt with properly, e-waste recycling could provide economic incentive as the total contained/potential value of selected metal and materials present in e-waste was US$57 billion in 2019. E-waste recycling is an inter/multidisciplinary theme where technical, economic, legislative, social, and environmental aspects are involved throughout the life cycle of all-electric and electronic equipment, including recycling after their disposal. This book seeks to provide an overview of all aspects of a sustainable future.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,890

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1110,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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