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Enregistrement W2084701419 · doi:10.1115/es2010-90395

Resource Accounting and Waste Impact: Limitations of Exergy as a Sustainability Tool

2010· article· en· W2084701419 sur OpenAlexaff
Kyrke Gaudreau, Roydon Fraser, Stephen D. Murphy

Notice bibliographique

RevueASME 2010 4th International Conference on Energy Sustainability, Volume 1 · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExergySustainabilityContext (archaeology)Environmental economicsProcess (computing)Computer scienceRisk analysis (engineering)Resource (disambiguation)Natural resourceManagement scienceProcess engineeringEngineeringBusinessEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exergy is a thermodynamic concept that has been widely promoted for assessing and improving sustainability, notably in the characterization of resources and wastes. Despite having notable benefits, exergy is often misused by authors who tend to apply it as an intrinsic characteristic of an object (i.e., as a static thermodynamic property). Using both theoretical and empirical evidence the authors introduce the challenges involved with applying exergy as an intrinsic characteristic matter with particular focus on resource value and waste impact. These challenges lead to an in-depth discussion of current major reference environment formulations and reveals that the properties of exergy reference environments are not reconcilable with the properties of the natural environment. The authors conclude by arguing that exergy practitioners should abandon attempts to formulate standard comprehensive reference environments and return to process dependent reference environments that exergy was originally based upon. In this regard, the authors are proposing that exergy be seen as a context- or environment-dependent decision-making tool and not as an intrinsic characteristic of matter.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0020,010
Communication savante0,0140,015
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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