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Enregistrement W2898253298 · doi:10.3390/su10113863

A Life Cycle Sustainability Assessment-Based Decision-Analysis Framework

2018· article· en· W2898253298 sur OpenAlexafffund
Marwa Hannouf, Getachew Assefa

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Innovates Bio Solutions
Mots-clésSustainabilityProcess (computing)Product (mathematics)Computer scienceDecision support systemEngineeringProcess managementData miningMathematicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeObservationnel
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

Citations49
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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