Preliminary study on the classification of typical rural domestic waste in Jiangsu province
Notice bibliographique
Résumé
Huashu Village in Nanjing, Qintan Village in Xuzhou and Jinchu Village in Taizhou were taken as the research areas. Field visits and questionnaires were used to investigate the local villagers’ willingness to separate waste, domestic waste disposal methods, technology acceptance and waste disposal modes. Based on SPSS, the relevance and difference of villagers’ classification performance were analyzed from three dimensions: villagers’ willingness to separate waste, participation and acceptance of technology. At the same time, the similarities and differences in the composition of domestic waste and the sorting of rural waste in different study areas were analyzed by means of statistical charts. The analysis results are as follows: (1)In terms of villagers’ willingness to sort and acceptance of technology, villagers have a certain willingness to sort, but there is a tendency for villagers to rely on the government. Regarding the acceptance of technology, villagers of Huashu Village and Qintan Village have slightly higher acceptance of technology than Jinchu Village.The proportion of people who actively separate the daily waste in Huashu Village is higher than that in the other two villages, and villagers of Huashu Village performs better in classification. (2) The age and cultural level of villagers are significantly related to their willingness to separate, participation and acceptance of technology, while their age is negatively correlated with their participation in waste classification and acceptance of technology. (3) The composition types of domestic waste in the study area are basically similar, mainly including organic waste and plastic waste. In terms of waste collection methods, the models of the three places are similar, mainly choosing the mode of individual dropping at the waste dropping point-transferring to the town for disposal, among which Huashu Village widely uses sorting collection bins to collect waste.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».