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Enregistrement W4405040231 · doi:10.1016/j.clwas.2024.100190

Dirty, difficult and dangerous: Establishing a plastics waste upcycling system in Nepal

2024· article· en· W4405040231 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCleaner Waste Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensImpactSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaste managementBusinessForensic engineeringEnvironmental scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In large parts of the global South, conventional methods of treating plastic waste including: recycling, banning of single use plastics, extended producer responsibility systems, and attempts to reuse plastic waste have largely failed to reduce increasing volumes of untreated waste in the face of limited policy resources and capacity. This article explores the potential for creating plastic upcycling markets that would be financially self-sustaining through using plastic waste to develop valuable new products. The methodology is to explore a case study, the Plastic to Ghar project in Nepal, which seeks to incubate new upcycling businesses, with a focus on rural areas that lack proper waste management. The project proves the viability of creating customizable useful products for secondary markets from plastic waste. The lessons center around the need to pay attention to developing sustainable business models and more robust policy support to complement technological solutions. • The growing global issue of plastic waste can be offset by upcycling it into new and useful products. • This article relays the lessons from the Plastic to Ghar upcycling project in Nepal. • The lessons include the centrality of policy support and the challenges of developing sustainable business models.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,920

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 savante0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,189 · 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