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Enregistrement W2739899226 · doi:10.4271/2017-01-9002

Towards Standardising Methods for Reporting the Embodied Energy Content of Aerospace Products

2017· article· en· W2739899226 sur OpenAlexaff
Abdul Miah, Stephen Morse, James Goddin, Gary L. Moore, Kevin M Morris, Jayne Rogers, Isabelle Delay-Saunders, Andrew Clifton, Jacquetta Lee

Notice bibliographique

RevueSAE International Journal of Aerospace · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensBombardier (Canada)
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilEuropean Commission
Mots-clésAerospaceContent (measure theory)Embodied cognitionProcess engineeringAerospace engineeringEngineeringComputer scienceManufacturing engineeringAeronauticsEnvironmental scienceSystems engineeringArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Within the aerospace industry there is a growing interest in evaluating and reducing the environmental impacts of products and related risks to business. Consequently, requests from governments, customers, manufacturers, and other interested stakeholders, for environmental information about aerospace products are becoming widespread. Presently, requests are inconsistent and this limits the ability of the aerospace industry to meet the informational needs of various stakeholders and reduce the environmental impacts of their products in a cost-effective manner. Energy consumption is a significant business cost, risk, and a simple proxy value for overall environmental impact. This paper presents the initial research carried out by an academic and industry consortium to develop standardised methods for calculating and reporting the embodied manufacturing energy content of aerospace products. Following an action research approach, three potential methods are identified and applied in a real manufacturing environment. Suitability for use across the aerospace value chain is assessed. The benefits, implementations issues, areas of data uncertainty, and differences in results are outlined. Results show companies could be over/under reporting the embodied manufacturing energy content of parts by a factor of 10. The subsequent business and EU policy implications for industry reporting and evaluating product risks are discussed. The paper concludes the novel research outcomes will be valuable to businesses and other interested stakeholders seeking to report or understand the embodied energy content of aerospace products and associated data uncertainty, as well as inform the development of future industry standards.</div></div>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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