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Enregistrement W4306402950 · doi:10.3390/su142013200

Development of a Multi-Criteria Analysis Decision-Support Tool for the Sustainability of Forest Biomass Heating Projects in Quebec

2022· article· en· W4306402950 sur OpenAlexafffundabout
Raphaël Dias Brandao, Évelyne Thiffault, Annie Levasseur

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMulti-Criteria Decision Making
Établissements canadiensUniversité LavalCentre de Géomatique du QuébecÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologies
Mots-clésSustainabilityWeightingProcess (computing)Decision support systemDecision analysisTriple bottom lineGreenhouse gasEnvironmental resource managementComputer scienceEnvironmental economicsProcess managementManagement scienceBusinessEngineeringEnvironmental scienceEconomicsEcologyData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Residual forest biomass for heating is an alternative to fossil fuels that is in line with global greenhouse gas emission reduction targets. Even if the opportunities and the benefits of such projects may be important, one should not neglect the barriers and potential impacts of these projects regarding their sustainability. The decision support tool developed and presented in this paper will help guide and support public decision makers in selecting the best project and improving its sustainability. A reliable and relevant weighting method is determined, based on the use of the Analytic Hierarchical Process multi-criteria decision analysis method, allowing the integration of stakeholders and the consideration of their views and opinions. This choice, combined with the privileged use of quantifiable qualitative data, allows the use of the tool in a preliminary phase of the project development and enables the evaluation of the project and its sustainability from a social acceptability perspective. The tool was applied to two fictional scenarios to demonstrate its ability to guide decision making and to highlight the differentiation of weights and scenarios through both weighting and evaluation methods.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,339 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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