Waste-to-Energy: An Opportunity to Increase Renewable Energy Share and Reduce Ecological Footprint in Small Island Developing States (SIDS)
Notice bibliographique
Résumé
Small Island Developing States (SIDSs) are faced with challenges such as reducing the share of fossil energy and waste landfilling. This work summarizes the main aspects of 53 SIDSs that constrain economic development, energy sources, and waste management strategies. An integrative bibliographical review is conducted to synthesize the state-of-the-art of waste-to-energy (WtE) strategies and compare the technologies in light of their suitability to SIDS. The findings show that considering the large amount of waste produced annually, WtE technologies are of the utmost importance to reduce ecological footprints (EFs) and greenhouse gas (GHG) emissions, and to increase the share of renewable energy with the installation of incineration plants with energy recovery to replace fossil fuel power plants. Although WtE is recommended for all SIDSs, the Atlantic, Indian Ocean, Mediterranean, and South China Sea (AIMS) countries exhibit higher population density (1509 inhab/km2) and a high share of fossil fuel in their electricity mix, so that there is greater urgency to replace landfilling practices with WtE. The estimation of potential power generation capacity (MWh) from annual municipal solid waste (MSW) in each SIDS as well as the reduced land area required demonstrate the feasibility of WtE technologies. Only 3% of the landfill area is necessary for buildings and landscaping associated with a WtE plant able to treat 1 million tons of MSW, considering a 30 year lifespan. Furthermore, incineration with energy recovery benefits from high penetration worldwide and affordable cost among thermochemical processes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».