Challenges in using environmental indicators for measuring sustainability practices
Notice bibliographique
Résumé
Many businesses are pursuing sustainability for a variety of reasons, ranging from increased financial competitiveness to meeting upcoming regulatory initiatives. Choosing the appropriate indicators to measure environmental progress, however, is a critical challenge. Using data from the automotive industry, this paper illustrates how indicators can be incorrectly selected, misused, or misinterpreted, resulting in misleading conclusions. Such issues are especially critical when using indicators in emerging tools, such as life cycle analysis, to assess the impacts posed by alternative designs. Furthermore, incorporating the impacts represented by the indicators into the decision-making process can be problematic, since these indicators will be used to assess the success or failure of design changes. The automotive sector is an ideal example because it has implemented a variety of measures to meet its environmental challenges: numerous indicators and decision approaches have been developed for or adapted to the industry and it has had to address important issues, such as the use of normalized metrics and appropriate weighting schemes. Key words: indicators, automotive industry, sustainability, environment, life cycle assessment, decision making.
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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 | 0,188 | 0,368 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,016 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».