The Impact of COVID-19 on Waste Infrastructure: Lessons Learned and Opportunities for a Sustainable Future
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The onset of the COVID-19 pandemic posed many global challenges, mainly in the healthcare sector; however, the impacts on other vital sectors cannot be overlooked. The waste sector was one of the significantly impacted sectors during the pandemic, as it dramatically changed the dynamics of waste generation. Inadequate waste management practices during COVID-19 shed light on the opportunities for developing systematic, sustainable, and resilient waste infrastructure in the future. This study aimed to exploit the learnings of COVID-19 to identify any potential opportunities in post-pandemic waste infrastructure. A comprehensive review on existing case studies was conducted to understand the waste generation dynamics and the waste management strategies during COVID-19. Infectious medical waste from healthcare facilities had the largest influx of waste compared with non-medical waste from residential and other sectors. This study then identified five key opportunities from a long-term operational perspective: considering healthcare waste sector as a critical area of focus; encouraging the integration and decentralization of waste management facilities; developing systematic and novel approaches and tools for quantifying waste; shifting towards a circular economy approach; and modernizing policies to improve the effectiveness of the post-pandemic waste management infrastructure.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle