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Enregistrement W4235671599 · doi:10.32920/ryerson.14663676

Potential use of GIS in hazardous waste transportation

2021· preprint· en· W4235671599 sur OpenAlexaboutno aff
Manal. Youssef

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHazardous wasteFlammable liquidHousehold hazardous wasteHazardWaste managementEnvironmental hazardBusinessMunicipal solid wasteEnvironmental scienceEngineeringWaste collectionMobile incinerator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this project is to present a literature review of hazardous waste transportation and the impact on the environment by studying Canada's regulations and legislations and examining the potential use of GIS in reducing hazardous waste transportation. [sic] It is hard to find a specific definition for Hazardous Waste since the hazard could be generated form [i.e. from] a wide variety of sources. Therefore, the hazardous wastes defined according to the Transportation Dangerous Goods Act as those wastes that due to their nature and quantity are potentially hazardous to the human health and the environment. Hazardous wastes usually contain explosive, volatile, toxic, radioactive and flammable materials, and that therefore, requires special techniques to handle the hazard to avoid creating environmental pollution or health hazards during packing, transportation, and disposal. [sic] The government of Canada and the environmental experts made tremendous efforts to reduce the potential hazardous resulted from handling, shipping, treatment and disposal for the hazardous waste and find out alternatives to control that hazard and avoid any environmental impact. [sic] This paper also presented and discussed some studies that point out the important role of GIS in minimizing the impact of potential hazard and reducing incidents regarding hazardous waste shipments through determination of the short and safety transportation routes. [sic]

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,013
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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