Les récupérateur·trice·s de déchets font partie de la solution à la gestion des déchets solides au Sénégal
Bibliographic record
Abstract
Les récupérateur·trice·s de déchets de l’organisation Bokk Diom travaillant à la décharge de Mbeubeuss de Dakar, dans la capital du Sénégal, ont fourni des services essentiels de gestion des déchets pendant la pandémie de la Covid-19, contribuant à la santé publique, la réduction des impacts environnementaux et à l’atténuation des gaz à effet de serre. Comme pour beaucoup, leurs revenus ont été affectés par la pandémie, en particulier pour les femmes. Mais la plus grande menace pour leurs revenus et leurs moyens de subsistance est la transformation du système de gestion des déchets, qui ne les inclut pas. En s’appuyant sur les résultats de la recherche menée avec Femmes dans l’Emploi Informel : Globalisation et Organisation (WIEGO) pendant la pandémie, Bokk Diom a été capable de plaider en faveur des récupérateur·trice·s et obtenir des autorités nationales des promesses d’inclusion dans la gestion des déchets solides (GDS). Bokk Diom et WIEGO continuent avec leurs efforts pour aboutir à une transition juste pour les récupérateur·trice·s.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.004 |
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".