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Enregistrement W4312996522 · doi:10.46692/9781529206586.002

The Public Problem of Waste

2022· other· en· W4312996522 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaste managementBusinessEnvironmental scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We are nowhere near ‘peak waste.’ Hoornweg et al, 2014: 117 When we read news about waste – plastic bags clogging water drains in India and causing contaminated drinking water, child labour used to dismantle used electronics in Malaysia, space junk orbiting earth or PPE masks washing up on our shores – our waste problem seems clear: waste is being mismanaged! The solution appears similarly obvious: we must better manage our waste! But the devil, as the famous idiom goes, is in the details. What we understand the problem to be – the mismanagement of waste – depends on how we actually define waste. Whose waste are we referring to? Who should be responsible for managing it better? And what, more specifically, would register as ‘better’ waste management? At first glance, the definition of waste seems equally obvious. Waste is all of that stuff that we once wanted but no longer want (Strasser, 1999). Waste is all of those things we put in our trash can, and if our local waste services are functioning well, are whisked away from our homes to quickly become out-of-sight and out-of-mind. Yet, waste turns out to be a rather complex problem involving different rightsholders and stakeholders, temporalities, geographies, political economies, transnational agreements, regulations and policies, and cultural traditions that disproportionately affect a range of publics. To introduce this complexity, let’s consider the following waste snapshots: Snapshot 1 The Republic of the Marshall Islands is a United States associated state and comprises some 1,156 islands in the Pacific Ocean, north of New Zealand. With a total population of just over 58,000, most of its territory (over 97 per cent) is water. Beginning around the 10th century, successive waves of colonizers and settler colonizers claimed the islands, from Micronesians, to Spanish, to German, to Japanese, and finally to Americans during World War II. The US began nuclear bomb testing on the Marshall Islands’ Bikini Atoll in 1946 and continued detonating nuclear arms for over a decade. During this period, the US exploded 23 nuclear weapons, first above-ground and then underground. The second – Baker test – detonation contaminated all of the surrounding ships, leading Glenn T. Seaborg, chair of the Atomic Energy Commission, to call it “the world’s first nuclear disaster” (in Weisgall, 1994: ix).

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 enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil0,940

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 ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3350,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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