Bridging Systemic Gaps in Waste-to-Energy Infrastructure: A Comparative Study of PPP Structuring, Sustainability Metrics, and Participatory Governance in Sub-Saharan Africa and the EU
Notice bibliographique
Résumé
In light of increasing urbanisation and the dual challenges of waste accumulation and energy insecurity, Waste-to-Energy (WtE) infrastructure presents a promising intersection of environmental stewardship and electricity generation.The effective deployment of WtE technologies in developing regions, particularly Sub-Saharan Africa, remains hampered by fragmented governance, limited financing, and insufficient public engagement.Public-Private Partnerships (PPPs) offer a strategic funding model, yet their efficacy is unevenly realised across geographies.This study adopts a Systematic Literature Review (SLR) methodology within an interpretivist research paradigm, employing a qualitative research approach to analyse 58 peer-reviewed articles, government reports, and institutional case studies published between 2010 and 2025.Data were analysed thematically using NVivo software.The findings reveal that successful WtE PPPs in the UK, Germany, the USA, and Canada are underpinned by robust regulatory frameworks, sustainability metrics, and participatory mechanisms.In contrast, WtE initiatives in Sub-Saharan Africa, including South Africa and Zimbabwe, are undermined by weak policy coherence, poor stakeholder coordination, and limited institutional capacity.The paper concludes that bridging these systemic gaps requires integrative governance, contextualised sustainability assessment, and inclusive stakeholder engagement.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».