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Enregistrement W7027783085

Développement d'un outil paramétré pour l'optimisation environnementale de la séquence de traitement de matières résiduelles avec prise en compte de la qualité des flux de matière

2021· other· fr· W7027783085 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2021
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)LimitingWork (physics)DiafiltrationNucleofection
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ: Dans le contexte d'une transition vers une économie circulaire, un besoin existe pour des outils d'aide à la décision permettant d'évaluer de façon prospectice les performances environnementales de systèmes de gestion des matières résiduelles. Or, les impacts directs et indirects ainsi que les bénéfices environnementaux de procédés, et particulièrement en gestion des matières résiduelles où la composition des flux de matières est très hétérogène et variable, sont sensibles à leurs paramàtres d'opération, aux compositions et propriétés de la matière entrante et à la qualité des produits de valorisation substituts dans l'économie. Les outils de quantification des impacts environnementaux actuellement disponibles ne permettent pas de prendre tous ces facteurs en considération, et ce, dans un contexte québécois. ABSTRACT: In the context of a transition to a circular economy, there is a need for decision support tools that allow for prospective evaluation of waste management systems' environmental performances. The direct and indirect impacts as well as the environmental benefits of processes, particularly in waste management where the composition of material flows is heterogeneous and variable, are sensitive to their operating conditions, to the composition and properties of the incoming materials and to the quality of the recovery products substituted in the economy. The tools currently available for quantifying environmental impacts do not take all of these factors into consideration, nor do they do so in a Quebec context.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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