Material Flow Analysis for Assessing the Sustainability Solid Waste Management Strategy
Notice bibliographique
Résumé
With increasing income levels and accelerating consumption, municipal solid waste management (MSW) has become important in developing countries. This study intends to use material flow analysis (MFA) to assess the waste management strategy in Bogor-Indonesia. Moreover, this study also determines the extent of the waste flow path and provides suggestions for improvement. Waste volume data is carried out directly for ten days, referring to Indonesian Standards (SNI 3242: 2008 and SNI 19-3964-1994) related to waste management in settlements in Indonesia. Furthermore, the waste generation data were analyzed by applying the MFA Method. Data processing using STAN (Substance Flow Analysis Version 3) software makes Material Flow Analysis (MFA) images. The data shows that the waste generated is 20 kg to 140 kg per day. The existing conditions indicate that the waste is burned or disposed of in municipal landfills. The proposed waste management strategy model reveals 30.66 tons/year of inorganic waste that can be recovered through recycling and about 20.13 tons/year. The strategy that can be done is to establish a waste bank that applies Maggot BSF cultivation to recycle the organic waste produced. Decision-makers need future studies of material flows to be able to plan for changes in waste flows.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».