Towards Standardising Methods for Reporting the Embodied Energy Content of Aerospace Products
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,298 | 0,349 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,018 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».