MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2075186415 · doi:10.14419/ijet.v4i1.3813

Lifecycle assessment of a stapling machine

2014· article· en· W2075186415 sur OpenAlexaff
Israel Dunmade

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Engineering & Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife-cycle assessmentEnvironmental impact assessmentEnvironmental scienceEutrophicationBusinessProduct (mathematics)Environmental resource managementOperations managementEngineeringProduction (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A stapler is a mechanical device used to join two or more sheets of paper together by driving a thin metal staple through the sheets. They are widely used in schools, offices, business, government and homes. The anticipated large quantity of waste that is disposed of annually present great risk of environmental pollution and opportunities for economically viable resource recycling. This study evaluates potential environmental impacts of a Stapling machine and its end-of-life management opportunities. Environmental lifecycle assessment (LCA) process was used for the evaluation. The assessment was implemented with the aid of SimaPro software version 7.3.3.Results of the analyses revealed that climate change and eutrophication are the significant potential environmental impacts. Each Stapler has 1.265130 kg CO2-eq in Global Warming Potential and 0.113067 max kg O2-eq as its Eutrophication Potential. Further examination also showed that most of the impacts are from material selection, product distribution, and end-of-life management of the stapling machine. This study provides insights on potential environmental impacts of stapling machines and potential opportunities for improvements in their end-of-life management.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Engineering & TechnologyMême sujetRecycling and Waste Management TechniquesTravaux en français237 207