Management of construction and demolition waste in the Region of Waterloo
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the existing construction waste management program in the Region of Waterloo to identify strategies for increasing waste diversion rates. The construction industry is a major economic driver in the Province of Ontario but it is also one of the largest contributors to landfill usage. The industry generates a large amount of solid waste, of which only a small fraction is recycled. The diversion rate for construction waste is currently at 16%, which is significantly below the 60% target specified in the 2004 Ontario Waste Diversion Goals. In this study, diversion options are identified for six waste streams: wood, concrete, steel, drywall, asphalt, and shingles. An economic evaluation of the cost of recycling these materials was also performed. Research findings indicate that there is poor monitoring of construction waste management in the region. Recycling costs can be minimized by increasing diversion rates for four waste streams (concrete, steel, drywall, and asphalt) rather than by imposing 60% diversion across all streams. However, even with optimized diversion, there is little incentive for the construction industry to recycle - the minimum cost of 60% diversion is 15% more costly than landfilling options. An assessment of the landfill disposal fee structure is recommended to identify strategies for incentivising waste diversion; for example, imposing higher landfill fees may encourage higher waste diversion rates.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».