<title>PLETS model: a sustainability-concept-based approach to product end-of-life management</title>
Notice bibliographique
Résumé
The need for sustainable product end-of-life management technologies is critical in today's globally competitive environment. The ever-increasing environmental consciousness of consumers and strictness in legislative regulations necessitate more prudent product decisions. The ability to make sound decisions on which product end-of-life management technologies to adopt is crucial to achieving sustainability of the product systems. It is essential that effective assessments of these technologies for future investment and applications indicate the total economic, environmental and social impacts of each option as well as the trade-offs between the various product end-of-life management technologies. The tendency in modeling this decision scenario is to base the formulation and the analysis on crisp, deterministic, and precise data. The product end-of-life management decision environment is however characterized by a mix of crisp and linguistically expressed parameters, most of which are uncertain in nature. Furthermore, the decision makers are interested in selecting an option that both satisfies certain minimum requirements and maximize their utility from a set of feasible alternatives. The goal of this study therefore is to develop a simple, efficient procedure that provides the manufacturing and allied industry with the ability to assess and evaluate the sustainability of remanufacturing and related technologies based on lifecycle thinking. This methodology, termed "product lifecycle extension techniques selection (PLETS) model," is a hybrid of fuzzy logic and a number of multi-attribute decision making models. It can be used to determine the remanufacturability of each product. In addition, it can also be employed to compare the economic, environmental and social sustainability of the feasible set of the product end-of-life management technologies being considered. The proposed methodology is illustrated with an example of end-of-life management for a peanut-shelling machine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».