Achievements of Canada’s municipal solid waste management: how a policy and technology synergy can inform a new municipal solid waste management framework for Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
Cameroon’s sustained economic growth following the successful completion of its second Structural Adjustment Programme with the International Monetary Fund (IMF) has resulted in increased wealth generation accompanied by a corresponding rise in municipal solid waste. To address the growing challenges of waste management, there is a critical need for comprehensive policy reform. Drawing inspiration from international best practices, this paper examines Canada’s experience as a model for potential adaptation in Cameroon. Canada’s waste management system, guided primarily by the Canadian Environmental Protection Act (CEPA, 1991), has evolved through a combination of federal legislation, provincial initiatives, and municipal implementation. Key strategies such as the Zero Waste initiative, Extended Producer Responsibility (EPR), the adoption of Circular Economy principles and the deployment of colour-coded bin systems have collectively contributed to significant improvements in waste diversion and reduction of landfill dependency. Between 2002 and 2018, Canada’s total diverted waste increased from 6.6 million tonnes to a national diversion rate of 48%. A report by the Fraser Institute indicates that several provinces including Quebec, Ontario, Saskatchewan, British Columbia and Manitoba, achieved reductions in per capita waste generation during this period. Notably, by 2020, Prince Edward Island, British Columbia and Nova Scotia reported diversion rates of 51%, 39% and 43%, respectively. Despite continued increases in absolute volumes of landfilled waste, Canada’s efforts demonstrate a decoupling of waste generation from economic output. This paper draws on Canada’s achievements and enabling policy environment to propose a contextualized waste management framework for Cameroon, with the goal of promoting sustainable development and environmental resilience.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».