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Enregistrement W2169334581 · doi:10.4000/vertigo.12207

Promouvoir la durabilité par l’analyse du cycle de vie des produits

2012· article· fr· W2169334581 sur OpenAlexvenueno aff
Michel Gueldry, James Knuckles

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nous proposons ici une méthode pour gérer l’impact du cycle de vie des produits (CVP) sur le triple impératif (social, environnemental et économique), cette durabilité entrepreneuriale que l’on exprime aussi souvent comme la réconciliation multiforme du « triple P » (Population, Planète et Profits/Prospérité) pour dépasser les excès et contradictions du système actuel, ce « triple C » (Carboniferous Consumer Capitalism) non durable. Notre analyse des flux et des processus qui constituent le CVP englobe ses trois dimensions complémentaires identifiées par Chris T. Hendrickson et al., à savoir « inventory, impact, and improvement » (2006). Dans ce but, nous nous situons d’abord par rapport aux idées dominantes dans le champ de l’analyse du CVP. Ensuite, nous proposons de lier cet inventaire systématique à ses impacts, c’est-à-dire, selon l’expression de Marc J. Epstein et Bill Birchard, consultants bien connus aux États-Unis pour la responsabilité sociale des entreprises, de « compter ce qui compte » (2000). Cette évaluation du CVP permet d’en discuter les applications et améliorations pratiques (« improvement ») par la comptabilité intégrée ou « triple ». Cet instrument permet de hiérarchiser les décisions, de minimiser l’impact négatif et d’augmenter l’impact positif du CVP, et, au bout du compte, de servir des finalités plus vastes que le seul lucre ou le seul profit.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations0
Publié2012
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