Waste Management & The Circular Economy in Canada: An Analysis of Policy Layering
Notice bibliographique
Résumé
Waste has become intrinsic to everyday life, where the average person throws away packaging or products no longer needed on a regular basis and does not know much about the rest of the item’s life cycle or where it came from originally. However, waste management is increasingly becoming one of the most challenging responsibilities of jurisdictions around the world. With the costs of maintaining operable waste management systems, such as landfilling and recycling, rising at the same time as environmental and socio-economic pressures, innovative solutions are needed. An answer that is becoming increasingly popular is the circular economy, which closes the loop of the linear business model by minimizing the input of new, raw materials and resources. This is achieved through designing products for reducing, reusing, or recycling as much as possible instead of jumping to the traditional ways of waste management. While many countries, industries, and advocacy organizations have already implemented some circular policies, little is known about an optimal design. Much of the literature speaks of the need for a paradigm shift to achieve a circular economy. Given the well known difficulties of bringing about such a shift, I investigated Canadian provincial policy instruments used to generate the circular economy to discover whether incremental first and second order policy changes are bringing about policy designs that promote circularity. Focusing primarily on the provinces of Saskatchewan (Western region), Ontario (Eastern region), and Nova Scotia (Atlantic region) in Canada, I have evaluated the shift from waste management to waste reduction to circular economy using the full spectrum of policy changes from patching to packaging.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».