Evaluation of waste reduction and diversion as alternatives to landfill disposal
Notice bibliographique
Résumé
Although the Region of Waterloo implements a waste recycling program as part of its compliance with the 2004 Ontario Waste Diversion Goal a large fraction of its municipal solid waste ends up in the landfill. Landfill waste disposal adversely impacts the environment through the release of air pollutants and greenhouse gases to the atmosphere, and through the generation of leachate that may contaminate water sources. Landfills also require large land areas, which limit their long-term sustainability. This paper presents a quantitative comparison of the environmental, economic, and social impacts of the current waste disposal program in the Region of Waterloo and of three waste management alternatives: (i) expansion of the organics collection program with biogas recovery, (ii) expansion of the recycling program, and (iii) incineration with energy recovery. Environmental impacts were evaluated by performing a life cycle analysis using the US EPA's Waste Reduction Model. Economic impacts were quantified using cost-benefit analysis; social impacts were evaluated using a previously developed scoring scheme. Finally, the overall impacts were ranked and analyzed using the Saaty's Analytical Hierarchy Process (AHP) to determine an optimal alternative to landfill disposal. Results indicate that incineration with energy recovery is ranked the highest overall in all three evaluation criteria categories. Incineration results in the greatest gas reductions (86%) and the lowest cost to implement. Incineration also ranks the highest in the social impacts ranking due to reductions in foul odors, potential for attracting disease vectors, and land requirements. Expanding the recycling collection improves greenhouse gas emissions by 41% of the current method; it also reduces disposal costs. Overall, all three alternatives are better than the current waste disposal method, and incineration is deemed the optimal waste management option for the Region of Waterloo.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».