Seguimiento y monitoreo del plan de optimización de residuos solidos domiciliarios en el programa recicla San Isidro 2022
Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo viene de la experiencia obtenida en la municipalidad distrital de San Isidro, \nrealizando el seguimiento y monitoreo a las viviendas unifamiliares o multifamiliares que \nparticipan en el Programa Recicla San Isidro y que recibieron los contenedores que se \nsolicitaron en la ejecución del Plan de Optimización de Residuos Sólidos Domiciliarios MSI \n2021-2025. La municipalidad viene trabajando la recolección de residuos sólidos \naprovechables con asociaciones de recicladores formalizados y se cuenta con la ruta \ndomiciliaria, ruta empresarial y ruta de espacios públicos. El objetivo del presente trabajo es \nexponer los resultados del seguimiento y monitoreo realizado durante el año 2022, para ello \nprimero se describe el estado actual del manejo de los residuos sólidos aprovechables \ninorgánicos en el distrito. Luego se describe cómo se realizó el seguimiento y monitoreo a los \nvecinos que cuentan con contenedores verdes de reciclaje. Finalmente, como resultado del \nseguimiento y monitoreo realizado en las viviendas unifamiliares y multifamiliares se obtuvo \nque el 96.7 % de las personas cuenta con sus contenedores en buen estado y el 92% considera \nque con efectivos los contenedores otorgados.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".