E-Waste Hazard and its Effect on Purchasing and Disposal Habit in Kaduna South Local Government Area, Kaduna State
Notice bibliographique
Résumé
<em>This study examined Public Awareness Regarding E-Waste Hazard and its Effect on Purchasing and Disposal Habit in Kaduna South Local Government Area of Kaduna State. The researchers assessed the aspect of the e-waste situation by distributing questionnaire to families, formal & informal e-waste collectors, manufacturers, dealers, consumers and government officials in Kaduna South LGA, a large part of the city of Kaduna Metropolis. Insight from various respondents and workers were also sought. It was found that most respondents do not participate in formal e-waste recycling systems, are not aware of any specific details about the health and environmental hazards of e-waste, and do not know about any e-waste Act or legislation. Fifty-two (52.5%) of the respondents believe that the knowledge of e-waste hazard definitely will influence their attitude toward disposal of e-waste. Fifty-eight (58.5%) of the respondents are not aware of e-waste hazard on health and environment. While 66.5% of the respondents are not aware of any policy/ regulation on e-waste including the 16.5% that are not sure or undecided about knowing any e-waste legislation in the state. Additionally, only about one quarter have the knowledge of the possibility of reusability of used electronics. Majority of the respondents purchased electronic products due to the desire for new technology and need for greater functionality. However, they lack direct contact to dispose the older and damaged electronics for recycling or economic reward once the electronics are damaged or obsolete. The study recommends among others that </em><em>Government at all levels should negotiate with the private sector including the electrical electronic equipment manufacturers towards the creation of e-waste collection points across the nation to recover damaged and end-of-life e-waste from consumers, with some monetary reward (incentives) attached to it. </em>
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».