Solid waste management through the application of AI and ICT: a systematic literature review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Solid waste management (SWM) poses a major global challenge with significant environmental implications. The integration of artificial intelligence (AI) and information and communication technology (ICT) has emerged as a promising solution to revolutionise waste management practices. This systematic literature review, which examines the application of AI and ICT in SWM over the past 5 years (2018–2023) and analyses 152 research papers, explores their integration at various stages. In the production phase, AI-driven predictive models have outperformed traditional methods, improving waste forecasting accuracy and facilitating recycling initiatives. In waste collection, AI and ICT enable real-time route optimisation, dynamic scheduling, and sensor-based monitoring, enhancing service delivery while reducing operational costs. Furthermore, AI-powered technologies have revolutionised waste sorting, precisely identifying and segregating recyclables from mixed waste streams, thereby increasing recycling rates and alleviating the burden on landfills. The article also identifies the constraints and challenges associated with these technologies and discusses potential strategies to address them. The main objective of this review is to provide guidance to SWM researchers interested in utilising these technologies within their field. In addition, it aims to enrich the ongoing conversation about sustainable waste management by offering insights into current practices and future trends.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découle