Uncollected Urban Plastic Waste in Bandung: A Geo-Referenced Material Flow Analysis Revealing Spatial Inequalities and Management Challenges
Notice bibliographique
Résumé
With an ever-increasing population and growing consumption, plastic waste management has become one of the most challenging global problems. Both mismanagement and illegal dumping pose significant environmental and public health risks, leading to severe issues such as the release of harmful chemicals and heavy metals into the air through burning, and significant ocean pollution from riverine plastic discharge. Indonesia is estimated to be one of the top emitters of riverine plastics and a significant portion of the country’s municipal solid waste is either burned or uncollected. Despite the recognized importance of tackling mismanaged plastic waste, comprehensive data on plastic waste flow remain largely unavailable. This study presents a plastic Material Flow Analysis (MFA) in Bandung, Indonesia, using a bottom-up, geo-referenced approach to tackle the absence of data.Our methodology involves quantifying the volume of uncollected waste and identifying its specific locations through georeferenced mapping and spatial analysis. The findings reveal that household plastic waste consumption ranges from 14 to 20 kg per capita per year. On average, over 50% of plastic waste is sent to landfills, 20-25% is source-separated and recycled, 12% remains uncollected, and 1-2% is burned. Limited infrastructure and collection capacity result in higher rates of uncollected waste and burning. These mismanaged waste hotspots are often located near riverbanks or open spaces adjacent to households.Accessibility analysis indicates that areas with higher uncollected waste are farther from waste collection points and lack adequate infrastructure, including roads and transport systems, increasing reliance on informal disposal methods such as burning and dumping. This suggests that mismanaged waste is not only an environmental issue but also a predictor of social inequalities within cities, as affected communities often face poor living conditions and inadequate access to basic services such as clean water. By providing data-driven insights and actionable recommendations, this research contributes to the development of sustainable and equitable waste management strategies in Indonesia. Furthermore, this study tests the utility of applying a bottom-up georeferenced Material Flow Analysis to measure plastic waste flows, contributing to the growing body of research in this field.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».