Dynamic waste management (DWM): Towards an evolutionary decision-making approach
Notice bibliographique
Résumé
To guarantee sustainable and dynamic waste management, the dynamic waste management approach (DWM) suggests an evolutionary new approach that maintains a constant flow towards the most favourable waste treatment processes (facilities) within a system. To that end, DWM is based on the law of conservation of energy, which allows the balancing of a network, while considering the constraints of incoming (h1 ) and outgoing (h2 ) loads, as well as the distribution network (ΔH) characteristics. The developed approach lies on the identification of the prioritization index (PI) for waste generators (analogy to h1 ), a global allocation index for each of the treatment processes (analogy to h2 ) and the linear index load loss (ΔH) associated with waste transport. To demonstrate the scope of DWM, we outline this approach, and then present an example of its application. The case study shows that the variable monthly waste from the three considered sources is dynamically distributed in priority to the more favourable processes. Moreover, the reserve (stock) helps temporarily store waste in order to ease the global load of the network and favour a constant feeding of the treatment processes. The DWM approach serves as a decision-making tool by evaluating new waste treatment processes, as well as their location and new means of transport for waste.
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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 | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».