Bayesian Analysis of Air Emission Violations from Waste Incineration and Coincineration Plants
Notice bibliographique
Résumé
Waste incineration and coincineration plants in most European countries have frequently updated their flue gas cleaning systems, surpassing in most cases E.U. air emission standards. At the same time, in most developing countries, cement and other coincineration facilities follow less stringent emission regulations and have a mixed record of protecting air quality. The European Union, the United States, and Canada have established penalties for air emission violations that account for the harm done to the environment and to human health and aiming to remove the economic benefit reaped as a result of noncompliance. Despite their legal completeness, these regulations do not adequately address the probabilistic nature of air pollution. This article recasts the issue of air pollution penalties in a Bayesian decision-making framework with the aspiration that the assessment of penalties on a rigorous mathematical framework can assist in alleviating the mistrust by sections of the public on the effectiveness of air pollution regulations. Integration of economic analyses into risk assessments of emission violations can help clarify to policymakers the effect of environmental policies. Our analysis indicates that the penalty structure of the United States appears to favor the update of emission systems more often than the corresponding European Commission's penalties. Our study advances the use of the loss function as a risk analysis tool that can be used as a public policy instrument to promote environmentally friendlier air emission choices. A parabolic, compared to a linear, loss function was seen to justify higher expenses in gas cleaning systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».