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Enregistrement W4408364864 · doi:10.2166/9781789065015_0239

Nature-based solutions in the solid waste management framework in San Carlos City, Philippines

2025· book-chapter· en· W4408364864 sur OpenAlexaff
Jeanger P. Juanga-Labayen, Ildefonso V. Labayen, Qiuyan Yuan

Notice bibliographique

RevueIWA Publishing eBooks · 2025
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolid waste managementMunicipal solid wasteEnvironmental planningGeographyWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Solid waste management (SWM) in many cities in the Philippines remains an escalating challenge, even after the ‘Ecological Solid Waste Management Act of 2000’ or Republic Act (RA) 9003 came into effect. The San Carlos City is one of the local government units in the Negros Occidental province, which is committed to its solid waste management plan (SWMP) and RA 9003. The city successfully surpassed the minimum requirement of a 25% municipal solid waste diversion rate from landfills by utilizing low-cost technology and community involvement. This study utilizes the awareness, action, and advancement framework on the top priority areas of SWM in San Carlos City: the information, education, and communication and the SWMP including the eco-center. The community's awareness saturation is crucial during the initial stages of the law implementation. Action and advancement analysis reveals that the SWMP should adopt innovative nature-based solutions through scaling up the windrow composting and vermicomposting facilities and landfill gas recovery. Other potential green technologies such as fermentation, anaerobic digestion, and bioremediation transform organic waste into valuable resources. The city's environmental management system should consider green infrastructures inspired by nature-based solutions to enhance its sustainable SWM program.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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