Etude des flux de déchets verts des ménages à l'aide d'analyses spatiales (SIG) - Rennes Métropole -
Bibliographic record
Abstract
In France, waste reduction is a priority for environmental and economic reasons; this awareness was increased by the Grenelle de l'Environnement. The residual household waste in 2007 represents more than half of the deposit in civic amenity centres and occupy the second position of the production with an average of 182 kg / person/ year (ADEME, 2009, Les déchets en chiffres en France). Green waste represents nearly a quarter of this production. The management of green waste from households is essential to reduce the volumes brought in civic amenity centers. For this it is necessary to better understand the specificities of the territory and the key factors that have a role on the management of green waste. Rennes Metropole carries a pilot project called Miniwaste which involves European cities. The aim is to create an innovative method to reduce household green waste. To know more about these fluxes, spatial analysis tools (GIS and remote sensing) are used. These tools enable to estimate the "green areas" from household and to map the influence zones of civic amenity centres. The objective is to facilitate decision-making to promote individual composting on key sectors or for the implementation of a new centre. / En France, la réduction de déchets est une priorité pour des raisons environnementales et économiques, préoccupation qui s'est renforcée depuis l'élan donné par le Grenelle de l'Environnement. Les ordures ménagères résiduelles représentent en 2007 plus de la moitié du gisement collecté et les déchetteries occupent le second poste de la collecte avec en moyenne 182 kg/hab/an (ADEME, 2009, Les déchets en chiffres en France). Parmi les déchets collectés en déchetteries, les biodéchets et déchets verts représentent près du quart des quantités apportées. La gestion des déchets verts des ménages occupe une part importante dans les actions de réduction des déchets apportés en déchetterie. Pour cela, il est nécessaire de mieux connaître les spécificités du territoire et les facteurs clés qui ont un rôle sur les flux de déchets verts. Rennes Métropole réalise une expérience pilote dans le cadre du projet Miniwaste qui implique plusieurs villes de l'union européenne afin de créer une méthode innovante de réduction des déchets verts des ménages qui soit transposable dans d'autres villes européennes. Pour mieux connaitre les flux, des outils d'analyses spatiales (SIG et télédétection) sont utilisés. Ces outils permettent ainsi d'estimer des "surfaces vertes" des ménages par traitement de photographies aériennes et de cartographier les zones d'influence des déchèteries. L'objectif est de faciliter la prise de décision pour implanter une nouvelle déchetterie ou pour promouvoir le compostage individuel sur des secteurs clés.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".