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Enregistrement W4407426528 · doi:10.14198/sostenibilidad.26999

The Intersection of Law and Sanitation for Sustainable Communities: Exploring practices beyond borders

2025· article· en· W4407426528 sur OpenAlexaboutno aff
Cláudio Antônio Klaus, Levi Hülse, Clóvis Demarchi

Notice bibliographique

RevueSostenibilidad económica social y ambiental · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWater Governance and Infrastructure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa e Inovação do Estado de Santa Catarina
Mots-clésSanitationIntersection (aeronautics)Political scienceEnvironmental planningGeographySociologyEngineeringEnvironmental engineeringCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents an exploratory overview of sanitation practices across Brazil and in Ontario, Canada, with a focus on laying the groundwork for a nuanced understanding of the subject. Employing a qualitative research approach and systematic document review, the study examines peer-reviewed research articles, governmental reports, policy documents, and official statistics from the regions under scrutiny. While not exhaustive, this research offers valuable insights into sanitation challenges and efforts, serving as a foundational resource for future legal research and policymaking. Tracing the historical evolution of sanitation practices and their alignment with sustainability principles and Sustainable Development Goals (SDGs) 6 and 11, the study underscores the importance of sanitation in promoting public health, enhancing quality of life, and safeguarding access to essential services. It also briefly touches upon the shift towards private sector involvement in sanitation services and the challenges it poses, highlighting the significance of user participation in decision-making processes and addressing financing challenges within the sanitation sector. Emphasizing a global perspective on sustainable sanitation practices, this research sets the stage for deeper legal examinations and policy endeavors in the field.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil0,866

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0130,051
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,301 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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