Experience Of Foreign Countries In Implementing Digital Technologies In Waste Management
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.
Notice bibliographique
Résumé
The foreign experience of implementing digital technologies in waste management has been analyzed, and the potential for their adaptation in Ukraine has been identified. The study covers countries with varying levels of economic development and diverse technological solutions, providing a broad range of approaches to waste management. The analysis of selected countries is based on reports such as the Global Waste Management Outlook 2024, What a Waste 2.0 Update, and the European Environment Agency 2024. Primary focus is given to Internet of Things (IoT), artificial intelligence (AI), blockchain, big data, and mobile applications, their key applications in waste management, quantitative outcomes, and institutional and financial mechanisms for implementation. IoT is applied for monitoring container fill levels, waste sorting, logistics optimization, and environmental monitoring. For instance, in Barcelona (Spain), IoT-enabled containers reduced waste collection frequency by 20–50 %, lowering CO2 emissions, while in Singapore, IoT systems with GPS trackers cut transport costs by 15 %, saving $2 million annually. AI is utilized for automated sorting (Tokyo, Japan: 95 % accuracy, 30 % increase in plastic recycling) and logistics and recycling optimization (Munich, Germany: 65 % waste recycling, €5 million annual savings). Blockchain ensures transparency in the recycling chain, as in China, where the AntChain platform tracks 1.2 million tons of plastic, reducing illegal dumping by 12 %. Big data facilitates waste volume forecasting and process optimization, as seen in the USA (Rubicon Global), while mobile apps like Recycle Coach (Canada/USA) and TrashOut (Slovakia/Czechia) enhance citizen engagement in sorting and environmental initiatives. In Ukraine, where waste management is hindered by war and limited resources, adapting these technologies holds significant potential. Pilot implementation of IoT sensors in cities, expansion of the Sortuy app’s functionality by integrating a map of construction waste disposal sites, IoT monitoring, and blockchain for transparency are proposed. Implementation requires international funding, grants, infrastructure modernization, and legislative support. Adopting digital technologies could lead to savings (up to 30 % of disposal costs), reduced environmental impact, and the development of a circular economy in Ukraine.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle