Framework and Key Success Factors of Governance and Sustainability of Very Small Municipal Solid Waste Power Plants
Notice bibliographique
Résumé
Inordinate municipal solid waste issues and ever increasing demand for electricity, the Thai government formulated the Power Development Plan focusing on supporting the use of renewable energy to generate electricity and using measures to promote the purchase of electricity from very small power producers. This support indubitably leads to the question as to whether Very Small Municipal Solid Waste Power Plants (VSMSWPPs) are sustainable or not. Thus, this study aims to develop a framework and key success factors for evaluating governance and sustainability of VSMSWPPs in Thailand. It consists of documentary research and interviews with professionals, policy makers, practitioners and power plant owners conducted to develop the framework and determine the key success factors. Subsequently, the framework and factors were assessed by 12 experts. The good governance and sustainability concepts were selected as a framework and used to construct key success factors to evaluate the performance of VSMSWPPs. The framework contains four dimensions and each dimension had key success factors as follows: (1) Governance dimension with 7 key success factors; (2) Economic dimension with 8 key success factors; (3) Social dimension with 5 key success factors; and (4) Environmental dimension with 7 key success factors: at total of 27 key success factors.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».