Identification and Prioritization of Barriers to Implementing Smart Trash Bins Using Fuzzy Delphi and Best–Worst Method

سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 133

فایل این مقاله در 29 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JEMSC-11-2_003

تاریخ نمایه سازی: 22 آذر 1404

چکیده مقاله:

The rapid growth of urbanization and increasing waste generation have highlighted the necessity of adopting innovative waste management solutions, such as smart trash bins. However, the implementation of such technologies faces various challenges that must be identified and prioritized to support effective urban policy-making. This study aims to identify and prioritize the barriers to implementing smart trash bins in Iran. Initially, ۲۵ barriers were extracted through a comprehensive literature review. These were then refined to ۱۵ key indicators using the fuzzy Delphi method, based on the input of ۱۵ experts in the field of waste management. In the next step, the Best–Worst Method (BWM), a multi-criteria decision-making approach, was employed to prioritize the barriers. The findings showed that economic and political barriers are the most critical, with a weight of ۰.۴۰۴. Technological (۰.۲۰۷) and legal–administrative (۰.۱۹۶) barriers ranked second and third, respectively. The results of this study provide a practical basis for urban policymakers to design targeted strategies to overcome implementation challenges and facilitate the successful adoption of smart technologies in urban waste management systems.

کلیدواژه ها:

نویسندگان

محمد برزگر

Department of Industrial Engineering and Management, Faculty of Industrial Engineering and Management, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran

مهدی جهانی

Department of Industrial Engineering and Management, Faculty of Industrial Engineering and Management, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran.

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Abbasi Fard, M. R., Farzangan, F., and Abbasi Fard, H.R., ...
  • Sharma, M., Joshi, S., Kannan, D., Govindan, K., Singh, R., ...
  • نمایش کامل مراجع