Sustainability and Environmental Performance in Selective Collection of Residual Materials: Impact of Modulating Citizen Participation Through Policy and Incentive Implementation
Notice bibliographique
Résumé
The effective management of urban waste represents a growing challenge in the face of demographic evolution and increased consumption. This study explores the impacts of municipal strategic decisions on household waste management behaviours and sustainability performance outcomes through agent-based modelling. Using data from Gatineau and Beaconsfield in Quebec, Canada, the model is calibrated and validated to represent diverse urban contexts. Our analysis demonstrates that reducing collection frequency leads to notable increases in participation rates, reaching 78.2 ± 5.1% for collections every two weeks and 96.5 ± 8.3% for collections every five weeks. While this reduction improves bin filling levels, it concurrently decreases the recovery of recyclable materials by 2.8% and 19.5%, significantly undermining the environmental benefits of the recycling program. These findings highlight a complex interplay between collection frequency, citizen participation behaviour, waste stream characteristics, and overall environmental performance. While reducing collection frequency initially appears beneficial, it leads to operational challenges and increased CO2 emissions due to reduced material recovery. The research emphasises the need for tailored holistic waste management strategies that optimise performance outcomes while minimising environmental impacts. By understanding these dynamics, municipalities can develop more effective waste management policies that promote sustainability.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».