Utilization of Virtual Globes for Open Source Industrial Symbiosis
Notice bibliographique
Résumé
Several proprietary industrial symbiosis software tools have been developed, however, without long term financial commitments these endeavors fall short of creating generalizable and sustainable tools. The recent development of virtual globes such as Google Earth (GE), an information service that provides imagery and three dimensional data depicting the entire physical earth, provides an opportunity to use a new sustainable method of navigating information to save energy and use materials more efficiently in the real world. To test this open source methodology, a data set was used from the Department of Environmental Protection in Pennsylvania, which has mandated reporting the location of disposal and type of residual waste from sources producing more than one ton per month. This data set was integrated into the GE interface to identify and quantify opportunities for materials and energy efficiency improvements. This investigation found that virtual globes coupled with open source waste information can be used to: 1) reduce embodied transport energy by reducing distances to recycling facilities, 2) choose end of life at recycling facilities rather than landfills, and 3) establish industrial symbiosis and eco-industrial parks on known by-product synergies. For one waste category, a potential 70% reduction in ton-kilometers was identified by simply observing closer disposal locations than currently utilized; similar reductions are achievable in other categories. It is concluded that the open source sharing of information in virtual globes provide a means to identify economically and environmentally beneficial opportunities for waste management if the data have been made available.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».