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Enregistrement W2137243467 · doi:10.1177/0734242x13507310

A framework for a decision support system for municipal solid waste landfill design

2013· article· en· W2137243467 sur OpenAlexafffund
Ashley Verge, R. Kerry Rowe

Notice bibliographique

RevueWaste Management & Research The Journal for a Sustainable Circular Economy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGeomembraneLeachateMunicipal solid wasteComponent (thermodynamics)Decision support systemEngineeringWaste managementService lifeService (business)Waste collectionCivil engineeringComputer scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A decision support system (Landfill Advisor or LFAdvisor) was developed to integrate current knowledge of barrier systems into a computer application to assist in landfill design. The program was developed in Visual Basic and includes an integrated database to store information. LFAdvisor presents the choices available for each liner component (e.g. leachate collection system, geomembrane liner, clay liners) and provides advice on their suitability for different situations related to municipal solid waste landfills (e.g. final cover, base liner, lagoon liner). Unique to LFAdvisor, the service life of each engineered component is estimated based on results from the latest research. LFAdvisor considers the interactions between liner components, operating conditions, and the existing site environment. LFAdvisor can be used in the initial stage of design to give designers a good idea of what liner components will likely be required, while alerting them to issues that are likely to arise. A systems approach is taken to landfill design with the ultimate goal of maximising long-term performance and service life.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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