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Enregistrement W4392008340 · doi:10.1109/c358072.2023.10436139

Economic Feasibility of the Operation of a Sanitary Landfill for Compliance with the SDGs

2023· article· en· W4392008340 sur OpenAlexaboutno aff
Peredo Munguía Gladys Guillermina, Apodaca del Angel Lourdes Evelyn, Barragán Quintero Reyna Virginia, Hernández Solís Silvia

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompliance (psychology)Waste managementEnvironmental scienceEnvironmental planningBusinessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main purpose of this research is to develop a sustainable and economic proposal on the use of a sanitary landfill in Valle de las Palmas, Tijuana Baja California, Mexico to produce biogas and generate electricity.This proposal was measured with a financial analysis model using the Retscreen Expert® software to analyze five variables: The financial viability indicator, income taxes, asset depreciation, cash flows before and after taxes, and a risk validation of the model. These variables were used as indicators to measure how viable the project is financially.It is worth mentioning that this software was designed by the Canadian government, and it is widely used in the decision making for clean energy projects. It uses a quantitative technique to estimate the costs and benefits and the return on investment of the project in a certain period of time and thus evaluate the feasibility of the project and its economic viability.This calculation will help us consider sustainable projects that will help achieve the United Nations (UN) sustainable development goals in Mexico. These goals are also present within the 2030 agenda, and protection is also included within these goals.This kind of projects related to the use and destruction of methane to generate biogas are called clean development mechanism (MDL) projects and are considered internationally a source of environmental benefits and economic income for countries.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,227 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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