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Enregistrement W4382487899 · doi:10.5430/rwe.v14n1p12

Exploring E-waste Management Practices in South African Organisations

2023· article· en· W4382487899 sur OpenAlexvenueno aff
Tlhalefo Petterson Moyo, Sam Lubbe, Kenneth Nwanua Ohei

Notice bibliographique

RevueResearch in World Economy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObsolescenceProcurementPurchasingBusinessElectronic wasteSustainabilityMarketingEnforcementProcess (computing)Public relationsOperations managementEnvironmental resource managementEnvironmental economicsEngineeringWaste managementEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The previous studies have delineated the weakness and drawbacks of e-waste practices in various organisations. However, these studies failed to address major issues relating to effective e-waste management, hence the high rate of obsolescence of electronic equipment continues to grow becoming the fastest growing waste stream in the world. Organisations are paying little attention to the environmental aspects, and there is limited research surrounding e-waste in South African organisations. The primary motivation of the study was to determine the current e-waste practices in the South African organisations to contribute to sustainable e-waste management. The sample was drawn from ten South African organisations from the viewpoint of Information Technology (IT) professionals and managers through semi-structured interviews. The findings of the study revealed that there is a lack of environmental awareness programme in South African organisations, research is not conducted during the procurement process and there is no procurement strategy, limited budget is provided to purchase electronic equipment, hardware’s and software’s are not upgraded to extend the life span of electronic equipment, and data is not managed appropriately, there is lack of recycling capacity, obsolete electronic is not properly disposed of, and there is non-conformance to environmental legislations due to lack of enforcement. The study recommends an increased environmental awareness programme in South African organisations, research to be conducted prior purchasing, develop procurement strategy, provide sufficient budget and purchase environmentally friendly electronic equipment that are less harmful to the environment. The hardware’s and software’s should be upgraded to extend the life span of electronic equipment, and recycling of e-waste should be conducted to reduce and manage e-waste. To some extent, obsolete electronic equipment should be returned to the supplier to ensure safe disposal, and effort should be made to ensure regulatory compliance with the environmental legislations.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,311
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,071 · 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'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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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