Maximizing Automotive Parts Reuse, Remanufacturing, and Recycling Through Effective End-of-Life Vehicle Management: A Different Perspective on What Needs to be Done
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Life-cycle assessments (LCAs) conducted, to date, of the end-of-life phase of vehicles rely significantly on assumed values and extrapolations within models. The end phase of vehicles, however, has become all the more important as a consequence of increasing regulatory requirements on materials recovery, tightening disposal restrictions, and the rapid introduction of new materials and electronics, all potentially impacting a vehicle's efficacy for achieving greater levels of sustainability. This article presents and discusses selected research results of a comprehensive gate-to-gate life-cycle-inventory (LCI) of end-of-life vehicle (ELV) dismantling and shredding processes, constructed through a comprehensive and detailed case study, and argues that managing and implementing creative dismantling practices can improve significantly the recovery of both reusable and recyclable materials from end-of-life vehicles.</div><div class="htmlview paragraph">Although the amount of parts and materials recovered and directed for reuse, remanufacturing or recycling may be as much as 11.6% by weight of the ELVs entering a dismantling process [<span class="xref">1</span>], greater rates of reuse and/or recycling may be achieved by the strategic management of the ELVs entering the dismantling process according to age. Late model, high-salvage ELVs (HSELVS) of an optimum age range (e.g., 5-9 years) could be targeted for maximum recovery of parts for reuse and remanufacture. Older low-salvage ELVs (LSELVs) would be targeted principally for materials recovery and recycling. This paper discusses the challenges anticipated with the development of an ELV management system promoting maximum parts reuse/remanufacturing and materials recycling.</div></div>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».