Studies on the Solid Waste Collection by Rag Pickers at Greater Hyderabad Municipal Corporation, India
Notice bibliographique
Résumé
Waste was an unavoidable by-product of human activities. Economic development, urbanization and improved living standards in cities contribute to increase in the quantity and complexity of generated solid waste. If accumulated, it leads to degradation of urban environment, stresses natural resources and leads to health problems.Solid waste management has become a major environmental issue in India. Waste management, however, remains a major challenge for any society, since all natural processes generate waste. Rag pickers play an important, but usually unrecognised role in the waste management system of Indian cities. They collect garbage in search of recyclable items that can be sold to scrap merchant like paper, plastic, tin...ect. This activity require no skills and is a source of income for a growing number of urban poor people. The present paper intends to present a vulnerability study of the rag pickers of Greater Hyderabad Municipal Corporation (GHMC) with focus on the socio-economic and occupational health aspects. The paper makes use of a database, parenting to the socio-economic profile of the rag pickers including the working conditions, and their problems and expectations. This information has been developed through literature review, questionnaire survey and open-ended interviews conducted to generate data on rag pickers in GHMC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».