Status of Life Cycle Assessment (LCA) in Africa
Notice bibliographique
Résumé
Life cycle assessment (LCA) has received attention as a tool to evaluate the environmental impacts of products and services. In the last 20 years, research on the topic has increased, and now more than 25,000 articles are related to LCA in scientific journals databases such as the Scopus database; however, the concept is relatively new in Africa, where the number of networks has been highlighted to be very low when compared to the other regions. This paper focuses on a review of life cycle assessments conducted in Africa over the last 20 years. It aims at highlighting the current research gap for African LCA. A total of 199 papers were found for the whole continent; this number is lower than that for both Japan and Germany (more than 400 articles each) and nearly equal to developing countries such as Thailand. Agriculture is the sector which received the most attention, representing 53 articles, followed by electricity and energy (60 articles for the two sectors). South Africa (43), Egypt (23), and Tunisia (19) were the countries where most of the research was conducted. Even if the number of articles related to LCA have increased in recent years, many steps still remain. For example, establishing a specific life cycle inventory (LCI) database for African countries or a targeted ideal life cycle impact assessment (LCIA) method. Several African key sectors could also be assessed further.
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 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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».