Flooding and Waste Disposal Practices of Urban Residents in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The rising incidence of flooding is a cause for global concern. Flooding is caused by both natural and human factors. In Nigeria, flooding has been attributed chiefly to human factors, such as poor waste disposal practices and management. Despite this known link, no empirical study is known to have engaged with urban residents to understand their actual waste disposal practices and ascertain their knowledge of the connection of their waste disposal practices to the flooding they are increasingly experiencing. This work fills this gap via an in-depth engagement with residents and experts on their waste disposal practices in the flood-prone city of Port Harcourt via a mixed-methods case study. Questionnaire surveys and qualitative interviews served as the primary data collection tools. The study confirms the poor waste practices of residents and provides empirical data on the prevalence of various forms of waste disposal practices. This provides key information that can guide the needed change in waste practices to eliminate this known flood driver in the pursuit of sustainable flood risk management. This is pertinent as waste management is one of the areas where citizens have agency to act. A behavioural shift is needed in this regard and must be encouraged via targeted public sensitization. Having local vanguards champion waste management behavioural turn is also recommended. The relevant authorities are encouraged to adopt a more sustainable approach to waste management by ensuring there are waste services and putting in place adequate disincentives to deter offenders.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».