MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2972179077 · doi:10.3390/su11184819

Is Prolonging the Lifetime of Passive Durable Products a Low-Hanging Fruit of a Circular Economy? A Multiple Case Study

2019· article· en· W2972179077 sur OpenAlexaff
Mohamad Kaddoura, Marianna Lena Kambanou, Anne‐Marie Tillman, Tomohiko Sakao

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesVINNOVA
Mots-clésLife-cycle assessmentCircular economyProduct (mathematics)Environmental impact assessmentEnvironmental economicsBusinessActivity-based costingProduction (economics)Service (business)Life cycle costingOperations managementEconomicsMarketingMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extending the lifetime of passive products, i.e., products that do not consume materials or energy during the use phase, by implementing product-service systems (PSS) has a potential to reduce the environmental impact while being an attractive and straightforward measure for companies to implement. This research assesses the viability of introducing PSS for passive products, by documenting five real product cases of prolonging the lifetime through repair or refurbishment and by quantifying, through life cycle assessment (LCA) and life cycle costing (LCC), the change in environmental and economic outcome. The environmental impact (measured as global warming potential over the life cycle) was reduced for all cases because extraction and production dominated the impact. This reduction was 45–72% for most cases and mainly influenced by the number of reuses and the relative environmental burden of the components whose lifetime was prolonged. The costs for the company (measured as LCC from the manufacturer’s perspective) decreased too by 8–37%. The main reason that costs reduced less than the environmental impact is that some costs have no equivalent in LCA, e.g., administration and labor costs for services. The decreases in both LCA and LCC results, as well as the willingness of the companies to implement the changes, demonstrate that this measure can be financially attractive for companies to implement and effectively contribute to a circular economy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations70
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSustainabilityMême sujetSustainable Supply Chain ManagementTravaux en français237 207