Integrating Waste Legislation and Circular Economy Strategies in Climate Policy: International Lessons and Georgia's Experience
Notice bibliographique
Résumé
The transition toward a circular economy (CE) has gained momentum worldwide, supported by regulatory reforms, economic incentives, and technological innovations. Yet progress remains uneven, particularly in transition and developing economies where enforcement, infrastructure, and public engagement are limited. This review synthesizes international literature and compares selected jurisdictions using a structured set of parameters: (i) national CE policies and regulatory frameworks, (ii) Extended Producer Responsibility (EPR) and economic instruments, (iii) recycling and separate collection systems, (iv) integration with greenhouse gas (GHG) reduction targets, (v) enforcement capacity, and (vi) public participation. The analysis shows that advanced economies such as Austria, South Korea, and Japan achieve higher recycling rates and measurable climate benefits through integrated policy mixes that combine legislation, financial incentives, and citizen engagement. In contrast, fragmented approaches in the United States, Canada, and Australia deliver uneven results, while transition economies— including Georgia—remain at early stages of CE implementation. Georgia has introduced the Waste Management Code (2014), Vision 2030, and a National Waste Management Strategy, but continues to face barriers of weak enforcement, limited infrastructure, and low circularity (≈ 1.3%). The review highlights that Georgia' s progress will depend on embedding existing legislation into a coherent policy mix, investing in infrastructure and enforcement, strengthening public-private partnerships, and aligning CE more closely with climate objectives. These findings provide insights for policymakers in Georgia and other middle-income countries on how international best practices can guide effective CE transitions and contribute to climate change mitigation.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».