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Enregistrement W4232351529 · doi:10.24908/iqurcp.8985

Informal Recycling In Developing Nations

2016· article· en· W4232351529 sur OpenAlexvenueno aff
Amanda Hart

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGarbageInformal sectorBusinesssortDeveloping countryNatural resource economicsEnvironmental economicsWaste managementEconomic growthEconomicsEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The topic of my research is informal recycling with a focus on developing nations. Scavengers are considered people who sort through garbage but not through an organization. There is a negative stigma that is associated with this type of lifestyle. The discussion will explore the benefits of organized informal recycling programs in countries such as Brazil and Nigeria. When informal recycling becomes organized jobs are created allowing for more residents to become employed. Some of the benefits of informal recycling include reducing the volume of waste, the life span of disposal sites is increased as well it helps reduce the amount of methane produced. These programs also allow for certain materials to be discovered which can easily be reused. For example, there are metals that can be sorted through and ultimately sold to companies. Another example would be the organics from the garbage are used in order to support pig farms. This decreases the cost of production for the pig farmers, which allows them a larger profit margin. Also, social, economic, environmental and health issues will be discussed in further detail. Finally, terms will be defined to allow a better understanding of the informal recycling world and how it operates.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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