A SPATIAL-AND-SCALE-DEPENDANT MODEL FOR PREDICTING MSW GENERATION, DIVERSION AND COLLECTION COST BASED ON DWELLING-TYPE DISTRIBUTION
Notice bibliographique
Résumé
Comprehensive models were developed to predict waste generation for different collection streams. Taking into account the dwelling-type distribution encountered during the different waste collections, it was possible to better capture the waste generation variability. Using the same approach, collection and transportation cost models were also developed. This series of models were validated using data from the Urban Agglomeration of Montreal (UAM), which is composed of 33 districts with widely different scales of population and dwelling characteristics. The unknown parameters of the models were identified through mean square regressions applied on the real data available for the case-study. For example, values of 1.364, 1.019 and 0.500 t/(dwelling.yr) were identified for the total quantity of wastes generated in single-family, duplex and other dwelling, respectively. Using the same approach, it was possible to determine collection time as a function of the dwelling-type distribution along the collection route. Values of 28.7 s, 11.4 s and 5.22 s were identified as the collection time per dwelling for single-family, duplex and other dwelling, respectively. Equipped with a combination of fitted parameters and reported values from the literature, the models were used as predictive tools. Three features are illustrated in this paper: 1) the simulation of various scales for the generation, diversion and specific collection cost; 2) the effect of adding a new collection stream; 3) the effect of an increase of the citizen participation to a specific collection stream. Predicted results enable decision-makers to have access to very useful information.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».