Desafíos en el reciclaje de residuos alimentarios en edificios de gran altura y diseño público para la sostenibilidad: Un caso en Hong Kong.

En los últimos años, se han llevado a cabo numerosas investigaciones sobre la cobertura, la administración, el comportamiento, las normas y los incentivos financieros relacionados con los residuos de alimentos. Muchas de las investigaciones se realizan desde una perspectiva cuantitativa, lo que ha proporcionado una protección más amplia, aunque básica, del examen y la evaluación de las cuestiones.

Sin embargo, rara vez se han mencionado los efectos del contexto, como el entorno de la vivienda y la tradición social, en las acciones de reciclaje desde una perspectiva cualitativa y en profundidad, especialmente en comunidades densamente pobladas. Tomando Hong Kong como ejemplo, se han puesto en marcha algunas iniciativas de reciclaje de residuos de alimentos (FWR) en urbanizaciones. Sin embargo, la mayoría de las tareas se han suspendido debido a muchas cuestiones sensibles.

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Sólo algunos casos siguen en marcha. La calidad de los espacios públicos se ha reconocido como un gran problema que afecta al comportamiento sostenible. Los diseños públicos ineficientes y de baja calidad que no contemplan el entorno de la vivienda y la vida particular podrían no fomentar la participación del vecindario. Este estudio pretende ofrecer una investigación más profunda sobre las actitudes y el comportamiento concreto de las personas en relación con el diseño público para la sostenibilidad.

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Utilizando el programa de FWR en Amoy Gardens como caso, este examen hace uso de estrategias de análisis cualitativo para descubrir las experiencias de FWR y mejorar sus debilidades.

Los resultados presentan tres desafíos potenciales para la FWR en edificios altos densamente poblados: (1) área restringida, (2) puntos de higiene y (3) implementación y administración. Además, este estudio ofrece implicaciones para el diseño público con el fin de mejorar la sostenibilidad de las comunidades y fomentar la participación pública en la limpieza de los edificios en zonas residenciales de alta densidad.

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¿Combatir o abrazar la multiplicidad en la neuroimagen? El apalancamiento del barrio frente a la calibración internacional.

La neuroimagen se enfrenta al desalentador problema de un número de pruebas -una ocasión de multiplicidad- que se relaciona con dos puntos diferentes en cierta medida: la baja eficacia de la inferencia y la escasa reproducibilidad.

Por lo general, el mismo maniquí estadístico se utiliza para cada unidad espacial de forma independiente dentro de la estrategia de modelado masivo univariante. Al hacer frente a la multiplicidad, la técnica final empleada en el tema es idéntica cualquiera que sea la especificidad: creer en las estimaciones de impacto nativas “insesgadas” mientras se ajusta el alcance de la prueba estadística en la etapa internacional.

Sin embargo, en esta estrategia, la eficacia del modelado se ve comprometida como resultado de que cada unidad espacial (por ejemplo, voxel, área, ingrediente de la matriz) se maneja como una entidad remota e insesgada a través del modelado masivo univariado. Además, el paso requerido de una serie de pruebas de “corrección” al hacer una concesión para la relación espacial, o el apalancamiento de la vecindad, sólo puede recuperar parcialmente la eficacia estadística, lo que lleva a la penalización probablemente extrema, además de la arbitrariedad como resultado de los procedimientos de umbralización.

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Además, la prueba estadística asignada en el escenario internacional depende estrechamente del área de información (mente completa o una pequeña cantidad). El presente trabajo opina cómo la paradoja de Stein (1956) motiva una estrategia Bayesiana multinivel (BML) que, más que combatir la multiplicidad, la adopta en nuestro beneficio a través de un curso de calibración del mundo entre modelos espaciales. La calibración del mundo se completa a través de una distribución gaussiana para los resultados de las regiones cruzadas, cuyas propiedades no suelen estar especificadas a priori, sino que se deciden a posteriori por la información disponible a través del maniquí BML.

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Nuestro marco incorpora posteriormente la multiplicidad como parte integral de la construcción de modelos, no como un paso de corrección separado. Al convertir la multiplicidad en una energía, pretendemos alcanzar 5 objetivos: 1) mejorar la eficacia del maniquí con una mayor precisión predictiva, 2) gestionar los errores de magnitud y señal incorrectos, 3) validar cada maniquí en relación con los candidatos de la competencia, 4) reducir la dependencia y la sensibilidad en la selección del área de información, y 5) fomentar la presentación de resultados completos.

Nuestra propuesta de modelado reverbera con las últimas propuestas para erradicar la dicotomización de la prueba estadística (“vital” vs. “no significativa”), para mejorar la interpretabilidad de los resultados del examen, además de promover la presentación de informes de la gama completa de resultados (no sólo los “vitales”), mejorando así la transparencia del análisis y la reproducibilidad.

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Fuentes :

  1. NCBI
  2. Gentaur

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