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Enregistrement W2157325458 · doi:10.1007/s11367-012-0519-3

Review of methods addressing freshwater use in life cycle inventory and impact assessment

2012· article· en· W2157325458 sur OpenAlexaff
Anna Kounina, Manuele Margni, Jean-Baptiste Bayart, Anne‐Marie Boulay, Markus Berger, Cécile Bulle, Rolf Frischknecht, Annette Koehler, Llorenç Milà i Canals, Masaharu Motoshita, Montserrat Núñez, Gregory Peters, Stephan Pfister, Bradley G. Ridoutt, Rosalie van Zelm, Francesca Verones, Sébastien Humbert

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Life Cycle Assessment · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife-cycle assessmentLife cycle inventoryScarcityEnvironmental resource managementEnvironmental scienceComputer scienceRisk analysis (engineering)BusinessProduction (economics)Economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, several methods have been developed which propose different freshwater use inventory schemes and impact assessment characterization models considering various cause–effect chain relationships. This work reviewed a multitude of methods and indicators for freshwater use potentially applicable in life cycle assessment (LCA). This review is used as a basis to identify the key elements to build a scientific consensus for operational characterization methods for LCA. This evaluation builds on the criteria and procedure developed within the International Reference Life Cycle Data System Handbook and has been adapted for the purpose of this project. It therefore includes (1) description of relevant cause–effect chains, (2) definition of criteria to evaluate the existing methods, (3) development of sub-criteria specific to freshwater use, and (4) description and review of existing methods addressing freshwater in LCA. No single method is available which comprehensively describes all potential impacts derived from freshwater use. However, this review highlights several key findings to design a characterization method encompassing all the impact pathways of the assessment of freshwater use and consumption in life cycle assessment framework as the following: (1) in most of databases and methods, consistent freshwater balances are not reported either because output is not considered or because polluted freshwater is recalculated based on a critical dilution approach; (2) at the midpoint level, most methods are related to water scarcity index and correspond to the methodological choice of an indicator simplified in terms of the number of parameters (scarcity) and freshwater uses (freshwater consumption or freshwater withdrawal) considered. More comprehensive scarcity indices distinguish different freshwater types and functionalities. (3) At the endpoint level, several methods already exist which report results in units compatible with traditional human health and ecosystem quality damage and cover various cause–effect chains, e.g., the decrease of terrestrial biodiversity due to freshwater consumption. (4) Midpoint and endpoint indicators have various levels of spatial differentiation, i.e., generic factors with no differentiation at all, or country, watershed, and grid cell differentiation. Existing databases should be (1) completed with input and output freshwater flow differentiated according to water types based on its origin (surface water, groundwater, and precipitation water stored as soil moisture), (2) regionalized, and (3) if possible, characterized with a set of quality parameters. The assessment of impacts related to freshwater use is possible by assembling methods in a comprehensive methodology to characterize each use adequately.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0130,019
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,368 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations332
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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