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Enregistrement W4235425188 · doi:10.18280/ijsdp.160211

Considerations in the Methodology for the Technical-Environmental Viability of Sanitary Landfills in Rural Communities. Northern Case of the Province of Santa Elena, Ecuador

2021· article· en· W4235425188 sur OpenAlexvenueno aff
Fernando Morante-Carballo, Boris Apolo-Masache, Paúl Carrión-Mero, Bolívar Cedeño, Javier Montalvan-Toala

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMunicipal solid wasteEnvironmental planningRural sectorRural areaTourismRestructuringEnvironmental scienceEnvironmental impact assessmentCivil engineeringEnvironmental engineeringWaste managementGeographyEngineeringEnvironmental protectionEnvironmental resource managementBusinessEcologyPolitical scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research focuses on providing a solution to rural sectors' problems regarding solid waste management and final disposal. It considered the Sanitary Landfill (SL) technical-environmental viability for rural communities in the north of Santa Elena-Ecuador. The objective is to propose a methodology for evaluating a sanitary landfill's technical-environmental viability, considering a Key Factors Matrix (KFM) for the possibility of its application in rural communities. The proposed methodology is based on: i) identification of preliminary and field data for assessment of the sector through the KFM, and ii) determination of the technical-environmental viability of an SL according to the aspects considered. The KFM allowed the Ayangue commune to be chosen for the location of the SL under certain precautions. Given this sector's tourist influence, solid waste accumulates 40 tons per day from the ninth year on. Therefore, it is recommended to bear in mind a possible restructuring of the SL, from a semi-mechanized system to a fully mechanized one.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,683
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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