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Enregistrement W4390811340 · doi:10.5430/ijfr.v15n1p1

Forecasting and Cross-Correlation of Series on the Waste Generation, Population, GDP and Household Consumption Expenditures in Jordan

2024· article· en· W4390811340 sur OpenAlexvenueno aff
Omar Jraid Mustafa Alhanaqtah

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumption (sociology)EconomicsPopulationCeteris paribusGross domestic productAutoregressive integrated moving averageTime seriesHousehold wasteEconometricsAgricultural economicsEconomic growthStatisticsMicroeconomicsMathematicsEngineeringDemographyWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The household waste is the biggest contributor to the total municipal solid waste generation. The main objective of the research is to discover the Jordanian economy in four dimensions: the household waste generation, the number of population, the gross domestic product (GDP) at purchasers’ prices, and the household final consumption expenditures. In the focus of interest are (1) finding adequate time series models for forecasting of the number of population, the GDP at purchasers’ prices, the household final consumption expenditures, and the household waste generation; (2) the cross-correlation between the household waste generation variable and other variables – population, GDP and household final consumption expenditures. The analysis of cross-correlation functions has revealed that pairs of series (waste/gdp, waste/consumption, waste/population) move in one direction with no shift in time of one series to the other. The relationship in every pair of series is significant. It is expected that in the short-run, ceteris paribus, with the growth of the population numbers, GDP and/or household consumption expenditures, the level of household waste generation in the country will also grow in a close relationship. Appropriate ARIMA models have been proposed to use for the short-run forecastsing of time series. The research outcomes are useful for policy makers to realize the scale of the household waste problem and to optimize capital expenditures into the waste management system of Jordan.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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