Performance Assessment Model for Municipal Solid Waste Management systems: Development and Implementation
Notice bibliographique
Résumé
Most of the municipalities in the Gulf region are facing performance related issues in their municipal solid waste management (MSWM) systems. They lack to possess a deliberate inter-municipality benchmarking processes. Instead of identifying the performance gaps for their key components (e.g., personnel productivity, operational reliability, etc.) and adopt proactive measures, the municipalities primarily rely on an efficient emergency response. A novel hierarchical modeling framework, based on deductive reasoning, is developed for performance assessment of MSWM systems. Fuzzy rule based modeling using Simulink-MATLAB was used for performance inferencing at different levels, i.e., component, sub-components, etc. The model is capable of handling the inherent uncertainties due to limited data and imprecise knowledge base. The model’s outcomes can exclusively assist the managers working at different levels of organizational hierarchy for effective decision-making. Performance of the key component, assists the senior management to assess the overall compliance level of performance objectives. Subsequently, operation management can hone in the sub-components to acquire useful information for intra-municipality performance management. While, individual indicators are useful for inter-municipality benchmarking. The model has been implemented on two municipalities operating in Qassim Region, Saudi Arabia. The results demonstrate the model’s pragmatism for continuous performance improvement of MSWM systems in the country and elsewhere.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».