Sludge Management in the Textile Industries of Bangladesh: An Industrial Survey of the Impact of the 2015 Standards and Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
The textile sector of Bangladesh has positively contributed to a significant impact on its national economy and employment opportunities due to its rapid growth. The increasing number of wet processing units has led to a growing amount of wastewater volume as well as textile sludge (a byproduct of wastewater or effluent treatment plants). In 2015, the government of Bangladesh instituted the “Bangladesh Standards and Guidelines for Sludge Management”. Therefore, this case study aimed to assess these standards’ impact on the textile industry’s sludge management practices, informing academic scholars of the research opportunities available, and serving as a policymaking tool for various other South Asia and Southeast Asia economies. The sludge management situation of thirty-six industries (namely, twelve dyeing, twelve printing, and twelve washing) was herein assessed through a self-administered questionnaire survey of respondents from the respective ‘Top Management’ and ‘Environmental Chemical Responsible’ (ECR) departments. Among the findings, the assessment revealed that neither treatment procedures nor reuse and recycling activities are present for sludge management in any of the studied industries. The responsible personnel from the textile industries have not undergone any level of technical training, and 41.7% of the printing industries still dump sludge in the open environment. The majority (83%) of stakeholders are unaware of the dangers and potential effects of improper sludge treatment. The key factors—responsibility, knowledge, behavior, and consideration—analyzed in this study, together with the study’s recommendations, will be a vital step forward in formulating policy advocacy for hazardous sludge management within the textile sector of Bangladesh.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».