A Life Cycle Sustainability Assessment-Based Decision-Analysis Framework
Notice bibliographique
Résumé
One of the main challenges in using life cycle sustainability assessment (LCSA) is the difficulty of integrating the interrelationships between the three dimensions (environmental, economic and social dimensions) of LCSA results in decision-making toward proposing sustainability improvements for existing product systems. This paper is addressing this challenge by presenting an LCSA-based decision-analysis framework, which is a systematic and structured framework that appraises the pool of potential actions determined based on LCSA results and evaluates their trade-offs to propose potential sustainability solutions. The framework is composed of two parts: (a) LCSA application; (b) decision-analysis approach. The decision analysis part of the framework is built based on some features from previous decision-making approaches and considering the characteristics of LCSA results. The decision-analysis part of the framework, which is the main focus of this study, is divided into five phases to propose and select some recommendations to improve the sustainability performance of product systems. The framework developed is illustrated using results from a previous LCSA case study. The framework can handle the complexity in understanding the interrelationships between the three dimensions of LCSA results, through a structured way of dividing the process into manageable steps. Further work is still needed to apply this framework to a real case study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».