Notice bibliographique
Résumé
Fire has always held a fascination for humans, and it has been one of our most useful tools. Fire has provided warmth, cooked food, cleared forest lands, offered protection against marauding animals, and much more. Although garbage has probably been burned ever since humans discovered fire, it has been incinerated in a systematic manner for only about a century. Perhaps surprisingly, given its long history and obvious benefits, waste incineration is a topic that is both controversial and emotional. In this chapter we will discuss the advantages and disadvantages of incineration and how it can contribute to an integrated waste management program. Under proper conditions, incineration provides a number of benefits: • It greatly reduces the volume of waste that must go to disposal in landfills—a vitally important objective. In conventional municipal incinerators, the volume reduction ranges from 80% to 95%, with a mean of about 90%. • It can be used in conjunction with landfill mining (see chapter 8) to reclaim closed landfills and greatly extend the operating lifetimes of existing landfills. • The ash produced is relatively homogeneous and thus more suitable than raw waste for treatment such as solidification in concrete. • A relatively large proportion of the organic compounds, including putrescible and hazardous wastes, is destroyed; thus, there is a net reduction in the quantity of toxics. • Energy can be generated as a useful byproduct, which preserves nonrenewable fuels like natural gas, oil, and coal. Fewer air pollutants are produced by burning waste than by burning coal or oil. The use of incineration has been increasing in the United States since about the mid-1980s, and currently the country burns about 16% of its municipal wastes (EPA, 1994). This figure is significantly lower in Canada—about 4%—but it can be much higher overseas. For example, Japan, which faced its waste disposal crisis in the 1950s, 20 years before the crisis reached North America, incinerates approximately 34% of its municipal garbage (Hershkowitz & Salerni, 1987). Most Japanese incinerators generate electricity.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,008 |
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 ».