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Enregistrement W4310038330 · doi:10.3390/su142315635

Circular Economy in Winter Road Maintenance: A Simulation Study

2022· article· en· W4310038330 sur OpenAlexafffundabout
Florence Blouin, Jean‐François Audy, Amina Lamghari

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensGroup for Research in Decision AnalysisUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologies
Mots-clésSustainabilityCircular economySnowEnvironmental scienceWinter seasonHighway maintenanceTransport engineeringBusinessEngineeringMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study analyzes the sustainability of the circular economy model on winter road maintenance. Winter road maintenance involves plowing snow, spreading abrasives, and then sweeping and collecting the remaining abrasives at the end of the winter season. Traditionally, in the linear approach, the collected sweepings are landfilled, which incurs landfilling costs for resources that could be reused. To address this issue, we consider the option of recycling sweepings for use in the following winter seasons. We develop a discrete-event simulation model that estimates the economic and environmental benefits of this option. Using data from a case study of a highway in Quebec, Canada, the model shows that introducing circular economy practices in winter road maintenance results in less material going to landfills, lower costs, less use of aggregates from virgin materials, and lower CO2 emissions compared to the linear approach. A subsequent sensitivity analysis reveals that the quantity of sweepings collected greatly influences the outcomes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,235 · 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.

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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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