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Enregistrement W4412436563 · doi:10.2471/b09367

Open waste burning – sectoral solutions for air pollution and health

2025· book· en· W4412436563 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueWorld Health Organization eBooks · 2025
Typebook
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean CommissionForeign, Commonwealth and Development OfficeMedical Research CouncilSouth African Medical Research CouncilUniversity of the West of EnglandNorth Carolina State UniversityImperial College LondonAgencia Española de Cooperación Internacional para el DesarrolloUNICEFUniversity of Massachusetts AmherstGovernment of the United KingdomUnited States Agency for International Development
Mots-clésWaste managementPollutionEnvironmental scienceAir pollutionBusinessEnvironmental planningEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Case study: Phasing out coal-fired electric power generation in Canada Open waste burningsectoral solutions for air pollution and health Technical brief Key messagesReducing open waste burning is essential for achieving clean air, clean energy access, climate change mitigation and health and well-being.Globally, over 2 billion tonnes of waste are produced annually.Household waste usually comprises a variety of materials including glass, plastics, metals, cardboard, paper, polystyrene, and organic matter such as food and garden waste.Infrequently, demolition waste, household chemicals or tyres may be included.Open waste burning may occur at major landfills, small or remote dumpsites, individual households or in streets.Emissions from open waste burning include various air pollutants, some of which may have more harmful climate and health impacts.Short-and long-term exposure to these pollutants result in adverse health effects such as coughing, dermatological symptoms, respiratory diseases and other health outcomes.Some household waste is collected and managed appropriately while uncollected waste is often burned, especially in low-and middle-income countries (LMICs), but also in rural areas regardless of country income.Waste burned at the household level is usually due to a nonexistent or poor municipal solid waste collection and waste management system.This is often the case in informal settlements and rural areas where the return on investment in collection facilities is poor.To compound this issue there may be a lack of awareness of the associated adverse health impacts as well as embedded cultural practices.Other reasons behind burning refuse, particularly in LMICs, may be to support livelihoods such as retrieval of metals from electrical items or to generate heat for food preparation or warmth, especially in regions with poor access to clean energy solutions. Air Quality, Energy and Health Science and Policy SummariesOpen waste burning -sectoral solutions for air pollution and health: Technical brief Overview Open waste burning and its health impactsOver 2 billion tonnes of waste are generated globally each year (1).In 2012, the estimated amount of waste generated in lower income countries was 0.6 kg/capita/day; in high-income countries it was 2.1 kg/capita/day (2).Due to the heterogeneous nature of household waste, the emissions from burning it differ in composition (3).This makes it difficult to accurately quantify pollutants emitted during waste burning.The management of domestic waste differs greatly depending on region and, most importantly, country income level.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,763
Score d'incertitude au seuil0,477

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
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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