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Enregistrement W4244483068 · doi:10.32920/ryerson.14654577

A Study of E-Waste Management Programs: a Comparative Analysis of Switzerland and Ontario

2021· preprint· en· W4244483068 sur OpenAlexaffabout
Tatyana Dashkova

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectronic wasteElectronic equipmentGlobeNormativeEngineeringWaste managementBusinessEngineering managementOperations managementEnvironmental economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electronic waste (e-waste) is being generated around the globe at a high rate. High market penetration of electrical and electronic equipment (EEE) and the fast development of more innovative designs by producers and manufacturers on a regular basis make the current electrical and electronic equipment obsolete faster than before, which contributes towards the generation of more e-waste. To combat the issue, e-waste management programs are being developed, implemented, or evaluated in many jurisdictions around the world. Ontario is one of the jurisdictions that have taken initiatives and implemented an e-waste management program to address the rising quantity of e-waste. This thesis evaluates the Ontario's e-waste management program by using Logical Framework Approach (LFA) as an evaluation framework, and focusing on the criteria for a normative e-waste management program. It utilizes the Swiss e-waste management program as a case study to provide a comparative analysis, and extract valuable lessons through the application of the lesson-drawing approach that can be applied to improve the effectiveness of the implemented e-waste management program in Ontario.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,249 · 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.

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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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