An investigation on the operational resilience of the Canadian electronic product stewardship program and the recycling business characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Electronic waste recycling companies have proliferated in many countries due to valuable materials present in end-of-life electronic and electrical equipment. This article examined the business characteristics and management performance of Electronic Products Recycling Association (EPRA), a Canadian nationwide electronic product stewardship organization. The organization's annual performance reports, from 2012 to 2020, for nine Canadian provinces in which it currently operates were aggregated and analyzed. Temporal analysis using regression and Mann-Kendall tests were employed, and five characteristics of EPRA's business were analyzed, including e-waste products collected, number of drop-off locations, efforts to build public awareness, operating expenses, and growth of e-waste stewardship. Results show a decline in the amount of e-waste collected across the provinces, except in New Brunswick, which started its program in 2017. The Mann-Kendall test revealed declining temporal trends in most provinces. Although the collection/drop off sites and stewardship organizations increased astronomically over the study period in Canada, the amounts of e-waste collected decreased. We found that public awareness generally did not increase the amount of e-waste collected, and these campaigns only appeared to be effective in jurisdictions with good accessibility of e-waste recycling. Processing cost accounted for the majority of the e-waste management budget in Canada, and different factors affected the financial success of the stewards differently.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».