MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7106245388 · doi:10.1525/elementa.2025.00042

Active face emissions: An opportunity for reducing methane emissions in global waste management

2025· article· en· W7106245388 sur OpenAlexafffundabout

Notice bibliographique

RevueElementa Science of the Anthropocene · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésMethaneLeachateLandfill gasMethane emissionsGreenhouse gasCompostMunicipal solid wasteBioreactor landfill

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study used mobile surveys of 10 Canadian landfills to assess how methane emissions varied across different landfill sources and operational conditions. The studied landfills included 2 closed landfills, 4 open landfills equipped with Gas Collection and Control Systems (GCCS), and 4 open landfills operating without GCCS. We employed the Gaussian dispersion model to estimate emission fluxes using on-site and off-site transect data. We observed high spatial variability of methane emissions and identified the sources that contributed significantly to overall landfill emissions, sources including the active face, closed cells, compost areas, leachate systems, and GCCS. At open sites, active face emissions ranged from 14.6 to 462.3 kg h−1, with standard deviations of up to ±208.1 kg h−1. Other source areas, such as closed cells (final and intermediate cover) and compost facilities, generally emitted <1 to approximately 125.4 kg h−1. Overall, we found that the active face of landfills is a major emitter of methane, contributing 76% of the total emissions for landfills with GCCS and 38% at those without GCCS. The results underscore the importance of improved monitoring and management strategies at landfill active faces to more effectively mitigate methane emissions from landfills.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueElementa Science of the AnthropoceneMême sujetLandfill Environmental Impact StudiesTravaux en français237 207