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Enregistrement W4390823754 · doi:10.5539/ep.v13n1p23

Methane Emissions from Landfills Sites and Their Contribution to Global Climate Change in the Greater Lomé Area of Togo (West Africa)

2024· article· en· W4390823754 sur OpenAlexvenueno aff
Lawson Tevi Atator, Kamou Hodabalo, Akpavi Ben Semihinva

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Pollution · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceMethaneClimate changeWeibull distributionHydrology (agriculture)GeologyMathematicsEcologyOceanographyStatisticsBiologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was carried out in the city of Lomé in Togo. The study looked at the contribution of illegal waste landfills to climate change. The focus was on the quantities of methane released by uncontrolled landfills. In order to achieve the objectives, set by this study, the quantity of methane was recorded at twenty (20) landfills in thirteen (13) localities using microsensors over a period of thirty-two (32) days. The measurements were taken at the landfills with the measuring device stationed in the middle of the landfill at a height of 25 cm above the waste. The data collected was processed and a probability diagram was drawn up, making it possible to assess whether or not a set of data follows a given distribution such as the normal or Weibull distribution. Similarly, the contribution of each of the landfills to climate change was determined. During the measurement period, it was found that the TOGBLEKOPE 2 (6.338 g/m3 ± 4.881) with a contribution of 133.09; AMOUTIEVE (5.565 g/m3 ± 2.889) with a contribution of 116.86; ADETIKOPE GUERINKA (5.56 g/m3 ± 2.123) with a contribution of 116.76; GBOSSIME (5.323 g/m3 ± 4.442) with a contribution of 111.78; HOUNBI (4.702 g/m3 ± 3.59) with a contribution of 98.742; ADETIKOPE KPETAVE (4.363 g/m3 ± 2.841) with a contribution of 91.62 and NYEKONAKPOE 2 (4.017 g/m3 ± 3.067) with a contribution of 84.357; release more methane into the atmosphere. This shows the contribution of landfill sites in the fight against climate change.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,221 · 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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