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Enregistrement W7128540285 · doi:10.64903/1480-6800-25.2.154

Legal Problems of Electronic Pollution According to UAE and Egyptian Law

2022· article· W7128540285 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmed Moustafa Aldabousi

Notice bibliographique

RevueArab world geographer · 2022
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationElectronic wasteLiabilityContext (archaeology)HarmDumpingDeveloping countryHazardous waste

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electronic waste (E-waste) is currently deemed to be one of the most challenging greatest problems causing harm to the world due to its health and environmental hazards. Its toxic accumulation is also due to the difficulty of disposing of it or recycling some of its components, which represents a challenge to the organizations concerned with human health and a clean environment both in the industrialized and world and in developing countries. Concomitantly, it also represents a legal challenge as well, calling forth a need to pass legislation to oversee and control electronic waste. Electronic pollution has become a serious danger in developing world countries because such states are often targeted as dumping spaces for the export of used electronic devices and the associated waste thereof, part of the policies and geography of material waste disposal, in the US, the Middle East and elsewhere (see also: Nyamrunda2o20; EPA 2022a; EPA 2022b; De Oliva 2021; CEC 2016; Wang et al. 2016). Within the context of Egyptian and the UAE legislation, this paper examines the problem of electronic waste pollution as well as its related hazards and what can and may result therefrom, such as the associated problematic legal issues. It addresses the definition of electronic waste, the necessary sound management of thereof and the role of the law in this regard, and seeks to explain the liability elements arising from the electronic pollution as a global challenge.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,013
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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