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Enregistrement W4414439303 · doi:10.1680/jwarm.24.00049

Modern method in waste management in Tehran

2025· article· en· W4414439303 sur OpenAlexaff
Mojgan Shajari, Mohammad Reza Haghparast

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Waste and Resource Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensNuclear Waste Management Organization
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlan (archaeology)BrainstormingCleaner productionMunicipal solid wasteWaste collectionWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research aims to compare waste collection methods and introduce a modern method of source separation, which has been implemented in 22 districts of Tehran. This project has utilised field methods, face-to-face training, questionnaires, and brainstorming sessions. The Nomand’s plan was implemented in 8, 13, and 14 regions, and the citizens received the plan well. In the following, Nomand’s plan was implemented in the 20 regions, and the results showed that in areas of the 20 regions, participation rates in the two areas were higher than in other places. At the beginning of the Nomand’s plan, the highest amount of waste collected in 20 regions was 391 kg, and during the plan, the highest amount of waste collected was recorded in 20 regions, equal to 1238 kg. Collecting dry waste directly from its source is highly effective. This method will yield successful results if the true value of dry waste is compensated to the individuals. Authorities must address this issue. The Nomad’s plan was first implemented in Tehran, allowing citizens to easily deliver their dry waste to Waste Organisation experts. This plan aims to decrease pollution and lower transportation costs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil0,734

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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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