Toward sustainable waste management in small islands developing states: integrated waste-to-energy solutions in Maldives context
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Effective waste management is a major challenge for Small Island Developing States (SIDS) like Maldives due to limited land availability. Maldives exemplifies these issues as one of the most geographically dispersed countries, with a population unevenly distributed across numerous islands varying greatly in size and population density. This study provides an in-depth analysis of the unique waste management practices across different regions of Maldives in relation to its natural and socioeconomic context. Data shows Maldives has one of the highest population density and per capita waste generation among SIDS, despite its small land area and medium GDP per capita. Large disparities exist between the densely populated capital Male’ with only 5.8 km2 area generating 63% of waste and the ∼194 scattered outer islands with ad hoc waste management practices. Given Male’s dense population and high calorific waste, incineration could generate up to ∼30 GW/a energy and even increase Maldives’ renewable energy supply by 200%. In contrast, decentralized anaerobic digestion presents an optimal solution for outer islands to reduce waste volume while providing over 40%–100% energy supply for daily cooking in local families. This timely study delivers valuable insights into designing context-specific waste-to-energy systems and integrated waste policies tailored to Maldives’ distinct regions. The framework presented can also guide other SIDS facing similar challenges as Maldives in establishing sustainable, ecologically sound waste management strategies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».