A Pollution Prevention Pathway Evaluation Methodology Based on Systematic Collaborative Control
Notice bibliographique
Résumé
To improve the efficiency of air pollution control, in this research, a systematic air pollution collaborative governance pathway system was developed from a systemic perspective. The sequencing of air pollution control pathways in the system can significantly affect its efficiency, so the order of the sequence was optimized. To develop the system, first, two case studies on coordinated air pollution control in the U.S. and China were conducted to demonstrate the importance of systematic collaborative governance. Next, based on the analysis of these two cases and a review of the related literature, a systematic coordinated air pollution control mechanism was proposed. The priorities of collaborative governance pathways were evaluated using the Analytic Hierarchy Process (AHP) methodology. The input to the AHP was data from in-depth interviews with established scholars and practitioners in air pollution prevention and control. Several policy suggestions are put forward based on the expert ranking of the results of the priorities of the collaborative governance pathways. These policy suggestions include identifying the most critical pathways in the cooperative control of air pollution and their order of implementation as well as measures that can effectively reduce pollution. The theoretical contributions of this research include the establishment of a cooperative governance mechanism and the analysis of governance pathways to help develop an efficient air pollution pathway system. The practical contributions of this research include policy suggestions to improve the efficiency of collaborative air pollution treatment and lower its costs.
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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 | 0,036 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».