DIGITAL SOLUTIONS IN ELECTRONIC WASTE MANAGEMENT
Notice bibliographique
Résumé
The article is devoted to the actual problem of substantiating directions for the use of innovative digital solutions in the management of waste electrical and electronic equipment. The structure of e-waste in developed countries in 2022, which includes IT and telecommunications devices, consumer devices and solar panels, power tools and medical devices, was analyzed and it was found that the largest share is household large-sized appliances (52.7%). Analysis of the dynamics of electronic waste generation per capita in industrialized countries in 2013–2022 showed that in 2022, each resident of Australia – 22.42 kg, Canada – 20.58 kg, Israel – 14.56 kg of electronic waste was generated, Japan – 20.55 kg, Korea – 16.80 kg, Great Britain – 24.63 kg, USA – 21.50 kg, EU – 28.54 kg. Considered the practice of waste management in industrially developed countries. For example, Japan (18–25%) is most actively involved in the processing of electronic waste. The EU has developed a strategy - an action plan for the closed cycle economy, in which the reduction of electrical and electronic waste is a key priority, and a number of proposals have been submitted to promote the repair of goods. The well-founded role of digitalization in the management of electronic waste, which consists in increasing the speed of waste processing and increasing its economic efficiency. The areas of use of innovative digital solutions in electronic waste management are defined, such as: robotics, artificial intelligence and neural networks, the Internet of Things, cloud solutions and data analytics. The advantages of digitization in waste management are disclosed, which includes: automation in waste disposal; improvement of the recycling process; ensuring waste minimization and saving natural resources; creating opportunities to identify problem areas and assess the efficiency of electronic waste disposal; helps to save money, energy and time for waste collection and disposal. The directions for handling electrical and electronic equipment waste have been defined, which consist in preventing the generation of waste, its collection, separation, processing, extraction of secondary raw materials through reuse, recycling and other forms of recovery, which will contribute to the realization of the goals of sustainable production and consumption and the improvement of environmental indicators.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».