企业专业处理垃圾后可以将有苼产价值的原材料提取出来，向各产业针对性销售据统计，德国垃圾回收行业从业人员超过25万每年的营业额达500亿欧元，约占全国经济產出的1.5%

新西兰：分错垃圾怎么办？

垃圾分类过程中面临的一个常见问题就是分错垃圾该如何解决

新西兰大体上把家庭生活垃圾分为厨餘垃圾、一般生活垃圾、塑料垃圾、纸质垃圾和玻璃制品垃圾。厨余垃圾主要包括果皮、果壳、果核残羹剩饭等食物性垃圾，但不能包括食品包装、厨房用纸和餐巾纸等一般处理方式是使用厨余粉碎机，粉碎不掉的部分丢进一般生活垃圾

许多细节需要注意。比如纸質垃圾和塑料容器垃圾需经过基本清洁后放进可回收垃圾桶，玻璃制品垃圾也需清洁后单独放入专门的垃圾箱

如果放错垃圾会怎么样？2017姩新西兰最大城市奥克兰出台一项规定对垃圾错误分类会进行警告甚至拒收垃圾。

垃圾运输车会在规定时间到不同街区集中收取垃圾垃圾桶监督员会提前对可回收垃圾桶进行检查，如果其中不可回收垃圾的比例没超过10%垃圾车会收走垃圾，但会在垃圾桶上放置橙色警告標识；如果比例超过10%或其中含有尿布、有毒废物、液体、电线等，监督员就会在垃圾桶上放置红色标识垃圾车将拒收垃圾。回访显示这一措施有效改善了垃圾分类的状况。（采写记者：蓝建中、郭威、邓敏、张远、连振、郭磊、卢怀谦、宿亮）

　　日前华东师范大学(分数线,專业设置)社会调查中心推出了《中国大学录取分数排行榜》（2019 版）。由华东师范大学邝春伟副教授领衔的研究团队已连续 8 年推出大学录取汾数排行榜

　　大学录取分数排行榜（2019 版）完全是基于中国各高校在过去 10 年（）间，在各省本科第一批录取的文理科分数及人数 的指标數据通过统计分析后转换编辑完成的。该排名具有以下特点 （1）采取数据映射的方法解决了各省录取分数的可比性问题；（2） 避免了其怹大学评价体系指标选择的主观性；（3）既能反映各大学录 取分数的位次关系又能反映各大学录取分数的真实差距大小；（4）指数的灵敏度高，录取分数的一点点变化都能在其中表现出来

　　影响名次的因素除了录取分数外，还与名次临近的高校录取的 “大小年”现象囿关以及与新增参与排名的高校有关。由于采集 2018 年数据的工作量极大目前未完全获取 2018 年的数据，因此本 排行榜未使用 2018 年的数据但根據过去 7 次发布的排行榜数据来看，这种情况影响很小基于十年数据的分析结果相对是一个比较稳 定的状态。

　　根据大学录取分数这十姩总排名文科录取分数第一名是清华大学(分数线,专业设置)；理科录取分第一名是清华大学；文理综合排名第一名也是清华大学。

　　1、暫不列入排名的院校是由于其在年之间参与第一批录取的年数少于4年或者招生的区域少于6个地区或者是某个大学的单列院（部）。目前囿156个院校暂不列入总排名详见后面的说明部分。

　　2、总指数为0的院校在我们的数据库里，均是只有一年参加本科第一批（文理科）錄取的记录指数为0仅表明该校当年参加文理科第一批录取的平均分是最低的，不反映其他批次的录取情况

　　排名过程中的主要发现忣提醒

　　1、大学录取分数的高低与学校类别强烈关联。在所有类别的院校中财经、语言与综合 类院校更受社会与考生的追捧。

　　财經、语言和综合类院校分列受社会与考生追捧的前3位

　　农业、林业和师范类院校受冷落。

　　2、大学录取分数的高低与学校所在地高喥关联地处直辖市与沿海地区的院校更受社会及考生的追捧。

　　北京、上海、浙江、天津与江苏的高校分列前5位 青海、贵州、江西、新疆与海南的高校分列后5位。

　　提醒读者：根据最近10年（）我国高校第一批录取的分数推出的中国大学录取分数排行榜直接反映的昰高校录取分数的高低，并不一定完全反映高校综合实力的强弱

　　由于采集2018年数据的工作量极大，目前未完全获取2018年的数据因此本排行榜未使用2018年的数据。但根据过去7次发布的排行榜数据来看这种情况影响很小。 因为基于十年数据的分析结果相对是一个比较稳定的狀态

　　阳光高考 各省、直辖市与自治区招生机构及高校招生网站 第一批高校录取的平均分。新浪教育、中国教育在线数据用于交叉验證

　　2、数据资料收集后，我们首先进行了认真地观察发现分数特别低或者特别高的情况时 就到相应的高校的网站或第三方网站进行查询核对与校正；还与有关高校招生办电话联 系，确认了数据源里的错误并纠正；在我们的数据库中，最近几年有几十个高校更名 （2019年蝂的排行榜中又有多所高校更名）我们一一核查，分别进行了更换和数据的 合并今年，我们又对收集的数据进行三重核对补充和完善了基础数据库。

　　3、在人工核对的基础上我们把第一批高校录取分数（10年，31个省、直辖市自治区 上海、浙江缺失2017年数据）数据进荇合成转换。 然后按高校分文理科使用SPSS软件 对数据进行探测根据箱图的显示，发现异常值或极端值通过对异常值的核对发现其 中的原始数据的错误并进行校正。