African Indigenous Female Entrepreneurs (IFÉs): A Closed-Looped Social Circular Economy Waste Management Model
Notice bibliographique
Résumé
Uncontrolled waste disposal sites remain prevalent in low- and lower-middle-income countries, with organic waste constituting between 50 and 80% of the total openly dumped waste volumes. Waste-to-wealth initiatives focused on biowaste enterprises through female entrepreneurs can advance the eradication of open dumps while creating economic opportunities. This study, therefore, proposes an organizational model that leverages Indigenous female institutions, circular economy concepts, and a closed-loop biowaste management technique that mitigates the open-dump challenge. The Indigenous female entrepreneur (IFÉ) business model leverages circular economy and social circular economy models in the application of a low-tech insect-based biowaste conversion that valorizes municipal solid waste into products that can be reintegrated into the environment and community. The model will be utilized in a Tanzanian pilot study using co-production strategies to derive a sustainable biowaste enterprise. Co-production sees users as authorities in their own circumstances and treats them as primus inter pares with experts, thus facilitating the integration of the relational element of Indigenous societies and motivating cultural appreciation. Conversely, co-production will necessitate revisions to the model in every location where it is applied. The model was successfully test-run in a high-income country, but future research, including the pilot study, will validate the model and highlight innovations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».