O USO DA LOGÍSTICA REVERSA PARA MINIMIZAR OS IMPACTOS AMBIENTAIS CAUSADOS PELO LIXO ELETRÔNICO
Bibliographic record
Abstract
Nos últimos anos, com o grande avanço das inovações tecnológicas e o alto volume gerado de resíduos eletrônicos causam grande preocupação em relação ao meio ambiente. Devido à alta concentração de metais pesados encontrados nesse lixo eletrônico que podem prejudicar o meio ambiente é a saúde humana. Diante desse grande problema mundial. Este artigo através de pesquisa bibliográfica teve como objetivo apresentar os perigos do lixo eletrônico ao meio ambiente, mostrar uma abordagem geral sobre logística reversa e mostrar como a logística reversa através da reciclagem e do reuso pode auxiliar na diminuição dos impactos ambientais causados pelo lixo eletrônico. Em seguida foi aplicado um questionário para identificar o conhecimento da população de Porto Velho sobre o lixo eletrônico é onde eram acostumados a descartar esse tipo de lixo. Diante dos resultados desse questionário, foi proposto a criação de uma cooperativa de reciclagem de resíduos eletrônicos, de modo a mitigar o problema do lixo eletrônico, visto que boa parte da população desconhece a existência da coleta seletiva.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".