Impacts of COVID-19 on Municipal Solid Waste Systems in Ontario, Canada: A Retrospective Reflection of Learnings from Municipalities
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decade, Ontario’s waste management industry has been under immense strain that could be considered a crisis. Between high waste generation, rapidly depleting landfill space, and land availability to replenish this diminishing resource, effective waste diversion must be a priority for Ontario municipalities. In March 2020, the COVID-19 pandemic added yet another challenge to effective waste diversion as individuals attempted to cope with the pandemic. Between increased waste (such as single-use plastics from online shopping) and changes in waste operations, studies conducted towards the beginning of the pandemic showed the global influence of the COVID-19 virus on waste systems as the pandemic unfolded. This research aims to explore the impact of the COVID-19 pandemic on municipal solid waste management in Ontario. Specifically, this study will provide first-hand accounts from Ontario municipalities regarding their experiences managing municipal solid waste during the COVID-19 pandemic. Additionally, this study will examine these experiences through a retrospective lens and allow municipalities to provide their learnings and perspectives on the impact of the virus in a post-COVID-19 context. A survey that compared the experience of managing waste in a pre-, during, and post-COVID-19 context was sent out to 306 municipalities in Ontario. The data collected from the survey was triangulated with secondary waste tonnage data from 2019, 2020, and 2021 collected by the Resource Productivity and Recovery Authority. It was found that while Ontario had to make many of the same pandemic adaptations that were produced globally, the long-term impacts were not as severe as they were during the early onset of the pandemic. The COVID-19 pandemic impacted waste operations and policy more than waste generation and composition in Ontario.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».