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Enregistrement W4255818499 · doi:10.47749/t/unicamp.2013.910477

Directrices para la gestión de residuos sólidos em ambientes de alta montaña

2013· dissertation· es· W4255818499 sur OpenAlexaboutno aff
Omar Milton Romero Catacora

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languees
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFinance, Taxation, and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismGeographyMunicipal solid wasteIdentification (biology)Statistical analysisEnvironmental planningEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEngineeringWaste managementMathematicsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to analyze issues relating to the solid waste management in high mountain regions, from its generation, which is driven by the increase of tourism in these regions, to final disposal. This process of unbridled tourism is leaving a huge negative environmental impact on glaciers and in the headwaters of watersheds that supply regions located at the foot of the mountain ranges. An analysis of more sustainable patterns of tourism processes, guiding the analysis to the guidelines and alternatives for Integrated Solid Waste Management. The hypothesis of the study is based on a diagnosis of the current situation of solid waste generation in the mountains, a statistical analysis of the data, the improvement of the processes involved, it is possible to formulate guidelines for waste management, incorporating new technologies in waste management and the incorporation of social technologies on the adequacy of the proposed guidelines, to stop waste a problem. Were made early expeditions into the mountains to the characterization of the waste generated by expeditions in the Peruvian highlands and in the Canadian Rockies, was determined mountain tourism as the most powerful category, then statistical tests were performed for both primary processes, from measures of central tendency was found statistical inference data for a larger universe of data and with the same characteristics, then performed the analysis capacity of the two processes and the data was compared statistically and measures central tendency. From these data we proceeded to make the identification of variables that affect the generation of waste in the Peruvian process and proposes an improvement to the implementation of quality plans. Again expeditions were made following the proposed improvements to the process, new data were obtained from waste generation, became a statistical comparison of the data of ancient Peruvian process and details of the new Peruvian process. Were obtained from the final results of which were drawn the conclusions and recommendations of this study.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,227 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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