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Enregistrement W1972335013 · doi:10.1089/ees.2010.0424

Hybrid Inexact Optimization Approach with Data Envelopment Analysis for Environment Management and Planning in the City of Beijing, China

2011· article· en· W1972335013 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Engineering Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeijingData envelopment analysisOperations researchInterval (graph theory)Municipal solid wasteChinaIdentification (biology)Linear programmingComputer scienceEngineeringWaste managementMathematical optimizationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, a two-stage interval-stochastic mixed integer programming method was developed for supporting long-term planning of solid waste management in the city of Beijing, China. The developed method reflects uncertainties expressed as probability density functions and intervals, as well as offers a linkage between predefined environmental policies and associated economic implication. The method has advantages in tackling dynamic, interactive, and uncertain characteristics of solid waste management system in the city, and addressing issues regarding waste diversion and landfill prolongation. Reasonable solutions were generated for waste flow allocation and system capacity expansion. Data envelopment analysis was then utilized for analyzing these solutions under different policy scenarios. Obtained results can provide useful information and decision-support for the city's solid waste management planning. Results are valuable for adjustment of the existing waste management practice and identification of desired waste flow allocation patterns for the city of Beijing. Results also suggest that the developed method is applicable to other engineering decision-making problems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,154 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle