Public Knowledge Regarding E-Waste Recycling in Kuala Lumpur, Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
E-waste is one of the major global environmental issues, defined as electrical and electronic appliances that are no longer used or eventually break down and are discarded. Generation of E-waste over time has become a red alarm as it can impact the environment and human health negatively. One key approach towards sustainable management of E-waste is through E-waste recycling, where the base of action is with the public itself. In order to create the necessary awareness of the problem, and to design and implement such sustainable practices, knowledge is one of the key elements that can assist in minimizing the deleterious effects of such global environmental issues. This cross-sectional study was conducted among 543 respondents in Kuala Lumpur, the capital city of Malaysia, and aimed to determine knowledge levels in the broader public regarding E-waste recycling, based on the demographic background of the respondents. Five out of eight demographic variables with the p-value of <.05, are namely: gender, age, marital status, occupation and residential type. It means relevant stakeholder such as governmental authorities, NGOs and private sectors also play important roles in providing the public with knowledge related to E-waste recycling. Knowledge can be delivered through different channels of information sources based on the suitability of the receiver, in connection with their demographic background.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».