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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

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.

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)0,298
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,349
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil0,866

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2980,349
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0190,014
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0180,014
Science ouverte0,0080,008
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomainePrésentation des résultats
GenreMéthodes

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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