Waste Management Strategies to Mitigate the Effects of Fluorinated Greenhouse Gases on Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
Fluorinated greenhouse gases (F-gases) are used for various applications, such as in refrigeration and air conditioning, as substitutes of the ozone-depleting substances. Their utilization has increased drastically over the last few decades, with serious consequences for global warming. The Kigali Amendment to the Montreal Protocol and several national and international legislations, such as the 2014 EU F-gas Regulation, aim to control the utilization and emissions of these gases. In the EU, the phase-down of hydrofluorocarbons (HFCs) is underway, with successive reductions in quotas up to 2050. Under this scenario, efficient strategies for managing the produced and already existing F-gases are of vital importance to guarantee that their effect on the environment is mitigated. Up to now, most of the F-gases recovered from end-of-life equipment or when retrofitting systems are either released into the atmosphere or destroyed. However, in order to put forward a cost-efficient adaptation to the F-gas phase-down, increasing separation and recycling efforts must be made. This critical review aims at providing a revision of the current F-gas management problems and strategies and providing an overview on the innovative strategies that can be applied to contribute to build a sustainable market under circular economy principles.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».