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Enregistrement W1538295590 · doi:10.4271/2005-01-0846

Applying Life Cycle Assessment (LCA) to North American End-of-Life Vehicle (ELV) Management Processes

2005· article· en· W1538295590 sur OpenAlexafffund
Susan Sawyer-Beaulieu, Edwin Tam

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueChemistry and Chemical Engineering
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesAUTO21 Network of Centres of ExcellenceU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésLife-cycle assessmentProduct life-cycle managementComputer scienceEnvironmental scienceEngineeringAutomotive engineeringAeronauticsProduction (economics)Mechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To improve our understanding of the ramifications of the end of-life vehicle (ELV) management practices currently employed in North America, life cycle assessment (LCA) methods will be used to analyze ELV dismantling processes, ELV shredding and baling systems, and shredder residue (SR) recovery/treatment processes. Further, it is proposed to use the ELV studies to demonstrate how the LCA process may be employed to identify and evaluate tradeoffs between alternative technologies and unit operations for handling and processing ELVs. Literature will be examined and case studies conducted, in cooperation with industrial recycling partners, on working ELV management facilities (e.g. dismantlers, auto wreckers, wet/dry shredding processes, baling processes and SR processors). Subsequently, “successful” ELV practices, unit operations, and/or technologies will be identified, and their practical constraints and issues of concern examined. This will include concerns resulting from processing co-mingled non-ELV shredder/baler feed streams (e.g. appliances, demolition waste). Using the case study information and supplemental data, a life cycle inventory (LCI) of typical ELV management processes will be constructed. Life cycle assessment methods will then be applied to the LCI to determine tradeoffs between alternative processes and to identify preferred alternatives. The research will identify key issues and preferred approaches for using LCA to improve material recovery and recyclability. These include: Regulatory aspects of ELV management in North America and the impact of the European Union (EU) ELV Directive. Issues that impede effective recovery and recycling of scrap materials (e.g., plastics) from pre-shredder/baler ELVs and from SR, such as: Contamination from ELV shredder/baler feed streams (e.g. mercury, lead, chromium); Contamination from co-mingled non-ELV shredder/baler feed materials (e.g. PCB, mercury, lead, cadmium); Materials liberation. Market reintroduction issues with respect to products and materials recovered from ELVs, such as the value of virgin materials versus recycled materials.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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