Quantification of construction and demolition waste disposal behaviors during COVID-19 using satellite imagery
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic disrupted conventional municipal solid waste (MSW) management practices and affected waste generation rates. While MSW streams have been extensively studied and reported, the impact on construction and demolition (C&D) waste remains overlooked. This research develops an innovative analytical framework utilizing satellite imagery to quantify C&D waste disposal rates during COVID-19 restrictions in a mid-sized Canadian city. Supervised classification of Landsat-8 images is conducted to derive the settlement area over a period of 8.8 years (2014-2022). The C&D disposal rates and settlement area relationship is evaluated using regression analysis. Results reveal a 73.4% reduction in mean weekly C&D disposal in 2020 compared to pre-pandemic years, reflecting diminished construction activity. The settlement area exhibits a strong positive correlation (R 2 =0.812) with per capita C&D disposal rate, providing spatial evidence of urbanization patterns affecting C&D waste generation. Among socioeconomic factors examined, the value of building permits issued most influences C&D quantities (R 2 =0.934). The satellite imagery-based approach allows indirect estimation of disrupted C&D waste streams when on-site auditing is restricted during pandemics. The framework offers municipal authorities spatial decision support to formulate data-driven C&D waste management policies that are essential to smart cities and resilient to future public health emergencies. • COVID Construction and Demolition Waste (CDW) disposal behaviors are quantified • An original analytical approach is proposed to estimate CDW at regional level • Changes in settlement areas are calculated using Landsat-8 imagery and GIS tools • Correlations between CDW quantity and socio-economic factors are examined • The proposed approach assists in the development of data-driven waste policies
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».