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Enregistrement W4360861693 · doi:10.1111/deci.12595

The waste management supply chain: A decision framework

2023· article· en· W4360861693 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDecision Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessWaste managementCompostSupply chainEnvironmental scienceEnvironmental economicsEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The alarmingly increasing trends in worldwide waste generation call for a holistic analysis of waste management supply chains. Using a comprehensive end‐to‐end (i.e., waste generation to waste disposal) decision framework, this article analyzes key decisions of a waste management firm (WMF) focused on the proportions of dry (and wet) waste to recycle (and compost). This framework is applied to assess the impact of: (i) the preprocessing of generated waste at source (i.e., the “upstream factors”) and (ii) the market prices of recycled dry and composted wet wastes (i.e., the “downstream factors”) on WMF's decisions. One key insight is that the WMF will choose to process more waste when the market prices for processed wastes are high, and/or when more waste is preprocessed at source. Improvements in presorting can be more economical and offer a long‐term sustainable solution to efficient waste management. From a policy perspective, we observe that taxing a WMF for waste disposal could dissuade the WMF from participating in waste processing especially when its marginal processing costs are high. The decision framework and the corresponding model are calibrated to different world regions using secondary data on these regions, classified by their income levels. It is observed from our data analysis that uniform “one‐size‐fits‐all” policies are dominated by region‐specific tailored policies for efficient waste management. Hence, prescriptions should be carefully formulated based on the type of waste generated and the processing/disposal options available in a region. For example, composting more wet waste at source is a better choice in low‐, low‐middle‐, and middle‐high‐income regions, whereas this is not the case in high‐income regions. The proposed decision framework also provides an explanation of the negative impact on recycling initiatives at a local level stemming from decreasing recycled material prices. Given that this is the first study to characterize and analyze the waste management supply chain, the article also highlights some areas for future research.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,009

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,282 · 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