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Enregistrement W4393323359 · doi:10.1051/e3sconf/202450701073

Analyzing solid waste management practices for the hotel industry

2024· article· en· W4393323359 sur OpenAlexaff
Rajeev Sobti, K Raghavendra Ravikiran, Hawraa A. Kareem, P.K. Jisha, Koushal Dhamija, A.L.N. Rao

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessSolid waste managementHotel industryMunicipal solid wasteOperations managementWaste managementEngineeringTourismGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The waste management agenda is significant, and it requires administrative attention, guidance, and public awareness on a priority basis. Effective waste management impacts social, economic, and ecological concerns. The purpose of this research was to survey methods for managing solid waste in the hospitality sector. To reduce their negative effects on the environment, stay in compliance with regulations, and make their guests happier, hotels must have efficient waste management systems. Some important practices involve carrying out waste audits, reducing waste at its source, recycling, composting, and managing hazardous waste properly. To show their dedication to environmental protection and ethical business practices, hotels may optimise their waste management through staff training, stakeholder involvement, and continuous improvement in initiatives. By adopting these practices, we can lessen the amount of trash that ends up in landfills and assist in rendering the hotel business more sustainable. There is significance difference between presence of garden and restaurant on solid waste generation rate. The information presented in this article is crucial for waste management planning and resource allocation in many different types of contexts, including residential, industrial as well as hotels.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0010,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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