Quantification of construction and demolition waste disposal behaviors during COVID-19 using satellite imagery
Pourquoi ce travail est dans la base
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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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle