Life Cycle Assessment and Material Flow Analysis: Two Under-Utilized Tools for Informing E-Waste Management
Notice bibliographique
Résumé
The unprecedented technological development and economic growth over the past two decades has resulted in streams of rapidly growing electronic waste (e-waste) around the world. As the potential source of secondary raw materials including precious and critical materials, e-waste has recently gained significant attention across the board, ranging from governments and industry, to academia and civil society organizations. This paper aims to provide a comprehensive review of the last decade of e-waste literature followed by an in-depth analysis of the application of material flow analysis (MFA) and life cycle assessment (LCA), i.e., two less commonly used strategic tools to guide the relevant stakeholders in efficient management of e-waste. Through a keyword search on two main online search databases, Scopus and Web of Science, 1835 peer-reviewed publications were selected and subjected to a bibliographic network analysis to identify and visualize major research themes across the selected literature. The selected 1835 studies were classified into ten different categories based on research area, such as environmental and human health impacts, recycling and recovery technologies, associated social aspects, etc. With this selected literature in mind, the review process revealed the two least explored research areas over the past decade: MFA and LCA with 33 and 31 studies, respectively. A further in-depth analysis was conducted for these two areas regarding their application to various systems with numerous scopes and different stages of e-waste life cycle. The study provides a detailed discussion regarding their applicability, and highlights challenges and opportunities for further research.
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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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».