How recycling mitigates supply risks of critical raw materials: Extension of the geopolitical supply risk methodology applied to information and communication technologies in the European Union
Notice bibliographique
Résumé
The Geopolitical Supply Risk method, originally developed by Gemechu et al. (2016) and subsequently extended by Helbig et al. (2016a) and Cimprich et al. (2017, 2018), is aimed at incorporating supply risk assessment of “critical raw materials” as a complement to environmental life cycle assessment (LCA) within life cycle sustainability assessment (LCSA). In this article, we further extend the method to consider the risk-mitigating potential of domestic recycling – thus advancing considerations of “circular economy” strategies for managing materials criticality. Our method captures two mechanisms through which domestic recycling can affect supply risk: a reduction in total imports (the “reduction effect”), and a potential redistribution of the import supply mix (the “redistribution effect”). We consider a range of outcomes from a best-case scenario (displacing imports from the riskiest trade partners) to a worst-case scenario (displacing imports from the least risky trade partners). Using our recently developed automated calculation tool, which significantly improves the practical applicability of the method by facilitating the otherwise burdensome computations required, we test and demonstrate our method on 13 raw materials used for information and communication technologies in the European Union. Thus, we test the notion that recycling mitigates supply risk. The reality is more complex. To maximize risk mitigation, recycling should ideally take place domestically, recycled material should be reinserted into the domestic economy, and the import supply mix should be considered, especially given that the redistribution effect sometimes exceeds the reduction effect.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».