Sinks as limited resources? A new indicator for evaluating anthropogenic material flows
Notice bibliographique
Résumé
Besides recyclables, the use of materials inevitably yields non-recyclable materials such as emissions and wastes for disposal. These flows must be directed to sinks in a way that no adverse effects arise for humans and the environment. The objective of this paper is to present a new indicator for the assessment of substance flows to sinks on a regional scale. The indicator quantifies the environmentally acceptable mass share of a substance in actual waste and emission flows, ranging from 0% as worst case to 100% as best case. This paper consists of three parts: first, the indicator is defined. Second, a methodology to determine the indicator score is presented, including (i) substance flows analysis and (ii) a distant-to-target approach based on an adaptation of the Ecological Scarcity Method 2006. Third, the metric developed is applied in three case studies including copper (Cu) and lead (Pb) in the city of Vienna, and perfluorooctane sulfonate (PFOS) in Switzerland. The following results were obtained: in Vienna, 99% of Cu flows to geogenic and anthropogenic sinks are acceptable when evaluated by the distant-to-target approach. However, the 0.7% of Cu entering urban soils and the 0.3% entering receiving waters are beyond the acceptable level. In the case of Pb, 92% of all flows into sinks prove to be acceptable, and 8% are disposed of in local landfills with limited capacity. For PFOS, 96% of all flows into sinks are acceptable. 4% cannot be evaluated due to a lack of normative criteria, despite posing a risk for human health and the environment. The examples demonstrate the need (i) for appropriate data of good quality to calculate the sink indicator and (ii) for standards, needed for the assessment of substance flows to urban soils and receiving waters. This study corroborates that the new indicator is well suited as a base for decisions regarding the control of hazardous substances in waste and environmental management.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,027 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».