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Enregistrement W4401870293 · doi:10.9734/ajee/2024/v23i9594

Integrating Circular Economy Principles in Urban Development for Sustainable Cities in Nigeria: Lessons from Global and Local Case Studies

2024· article· en· W4401870293 sur OpenAlexaff
Grace Ejims, A. Majid Ibrahim, Olere Ijasan

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Environment & Ecology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban and Rural Development Challenges
Établissements canadiensAlberta Energy
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCircular economySustainable developmentEnvironmental planningRegional scienceEconomic geographyUrban economicsGeographyEconomic growthBusinessEconomic systemEconomicsCivil engineeringPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nigeria, Africa's most populous country, faces significant urbanization challenges including waste management, resource scarcity, and environmental degradation. This paper explores the integration of Circular Economy (CE) principles in urban development to foster sustainable cities in Nigeria. By examining case studies and best practices from global and local perspectives, including insights from Lebanon's experiences amid its economic crisis, the paper provides strategic recommendations for policymakers, urban planners, and stakeholders to implement CE principles effectively in Nigerian urban contexts. Lebanon's strategic adaptation of CE principles, particularly in response to its severe economic and energy crises, demonstrates the potential for CE to enhance economic resilience and sustainability under challenging conditions. This experience offers critical lessons for Nigeria, as it also faces similar urbanization and sustainability challenges.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil0,482

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 savante0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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