Long-Term Planning of an Integrated Solid Waste Management System under Uncertainty—II. A North American Case Study
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a solid waste decision support system is developed for the long-term integrated planning of waste management activities in the City of Regina. The system is based on an inexact mixed-integer linear programming model, as described in a companion paper. Interactions among various system components, objectives, and constraints are analyzed. Issues concerning planning for a cost-effective diversion program and prolongation of the existing landfill are addressed. Details related to applicability of the developed system, and interpretation of the modeling outputs is also explicated. In general, six planning scenarios are examined, covering a range of potential system conditions and waste management philosophies. Scenarios 1A to 1C are based on the current practices with the solutions serving as grounds for comparisons with other scenarios. Scenarios 2A and 2B correspond to situations when the existing landfill's life span is to be extended by 5 and 10 years, respectively, indicating that the extension options are feasible as long as a large-scale centralized composting facility is initiated by the start of period 2. If the city is targeting on the diversion goals proposed by the Regina Round Table on Solid Waste Management, scenarios 3A and 3B should be considered, where a new landfill should be located at the northern site once the existing one has been totally consumed. Scenario 3A corresponds to an aggressive diversion strategy while scenario 3B is more conservative. Based on the responses from a number of practicing waste management professionals in the City of Regina, solutions for the six scenarios provide useful decision support for planning the city's waste management system. They may help bring about more cost-effective plans for the regional waste management activities.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».