Evaluation of integrated waste management by using of Waste Reduction Model (WARM)- (Case study of Amol-Noor region, Iran)
Notice bibliographique
Résumé
Lack of proper municipal solid management in the Northern provinces of Iran has led to damages to the natural resources, health, environment, social and economic conditions. Construction of solid waste processing plants such as compost and incineration, ignoring essential elements in waste management, cannot be as a successful strategy to solve the solid waste problems. Integrated management as a suitable and well-proved solution in many developed countries was proposed for Mazandaran province as a more reliable strategy to replace the existing conditions. In this paper, the results of study conducted for Amol and Noor region have been analyzed. Minimizing waste production, maximizing recycling and reuse, processing organic waste through digestion or composting process, producing refusing derived fuel (RDF) and using it in the waste incineration plants or Neka cement plant and finally disposing less than 10% of the waste in landfill is the proposed solution to improve the existing waste conditions. Implementing the proposed integrated management over a period of 20 years will lead to preventing from economic and environmental damages due to the loss of valuable natural resources and the release of various pollutants from landfills which is evaluated to be equivalent of about 28 billion dollars also, saving resources and energy estimated to be about 38 billion dollars.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».