The development of a framework for the selection of optimal sites for the location of municipal solid waste to value‐added facilities through the integration of a geographical information system and a fuzzy analytic hierarchy process
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study develops a framework for quantification of the available municipal solid waste (MSW), defines the geographical point source locations for the MSW feedstock, and determines optimal locations for potential waste‐to‐value‐added (W2VA) facility sites. The framework developed here is applied to Canada. To determine optimal sites for W2VA facilities, a three‐stage decision‐making model comprising exclusion analysis, preference analysis, and network analysis was developed. The fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) and geographic information systems (GIS) were used in an integrated decision‐making network to prioritize the preference factors and facility locations; with these, a land suitability map (LSM) was developed and suitable candidate sites for W2VA facilities were obtained for Canada. The identified candidate sites were then used in a network analysis to select optimal sites with minimal travel distances. This study was used to determine 10 and 15 optimal sites for W2VA facilities in Western Canada and Eastern Canada, respectively. This study prioritized optimal sites based on the minimization of transportation distances. The highest priority site in Western Canada is Site 1, located in Lethbridge County, Alberta. It is connected with 74 TSs and can receive 2.42 million tonnes of MSW. The highest priority site in Eastern Canada is Site 11, which is located in West Nipissing, Ontario, and is connected with 42 transport stations (TSs) and can receive 1 million tonnes of MSW. The adaptability of the applied decision‐making model, competency of the developed LSM, and flexibility of the network analysis provide a competent supporting tool for authorities to identify optimal locations for W2VA facilities.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».