The analysis of the potential of material and energy recovery of municipal waste in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Waste-related management is a complex topic which has evolved significantly over time. In a modern context, with the environment at the forefront, traditional methods alone cannot satisfy the needs. Even our current definition and use of the word waste needs to change. Sustainable and integrated waste-related management (SIWRM) is a holistic approach to traditional waste management, with clearly defined principles and focus on prevention and reduction. The role of waste-related products to energy (WRPtE) in this SIWRM hierarchy is very important. Also known as energy recycling, these technologies can produce some tangible quantities of energy from products otherwise considered waste. Modern technologies are designed to meet the most stringent environmental standards and in most cases are preferable to landfills as a disposal alternative. Canada’s policy towards WRPtE and SIWRM is unfocused and unclear. Provinces are left to set their own targets and the regions are supposed to develop and implement their own plans. There are benefits to a structure which allows strategies to be region specific however the environmental impact of this activity should be addressed at the national level, with policies to guide the regional activities. Greenhouse gas (GHG) emissions are a global issue and the waste-related industry is a large net producer of GHGs. With proper choices made within a SIWRM context, this industry can actually become a sink rather than a source. Each component present in our waste and recoverable products (WandRP) has its own characteristics which, if managed correctly, can be re-used for other purposes or recycled to generate new products or even energy. In Canada we generate more WandRP per capita than most developed nations, we divert a fraction of it from landfill, and we export some to the USA. The industry is a net producer of GHG emissions and current policies promote landfills over WRPtE facilities, with no clear national targets for waste reduction, diversion or conversion. Ultimately, this paper will demonstrate how Canada compares to other countries in this field, what their potential for diversion is and the associated GHG emissions for various scenarios. Recommendations are made to help Canada establish targets and development programs towards a sustainable future.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».