Prospective life cycle assessment as a tool for environmentally responsible innovation
Notice bibliographique
Résumé
Life cycle assessment (LCA), which provides a framework for assessing the potential environmental impact of technologies across their life cycle, has been identified as a potential tool for environmentally responsible innovation (RI). Traditional LCA approaches are insufficient for RI because they tend to be retrospective and underemphasize stakeholder engagement. Recent framing studies on LCA of emerging technology, which includes prospective LCA, suggest that uncertainty, data availability, methodological challenges, applicable evaluations techniques, and type of decisions supported are related to technology and market maturity. This study evaluates this framing based on two prospective LCAs of emerging technologies conducted by the authors. Uncertainty and methodological challenges were related to technology readiness. However, data availability was a challenge regardless of technology maturity, and was best addressed by engagement with technology developers and end-users. Furthermore, questions explored and evaluation techniques used were more diverse than those reported by the framing studies and were related to both analyst and stakeholder interests and technology and market maturity. While initial framing provides important guidance towards incorporating anticipation in prospective LCA, future interactions must not overlook the importance of engaging with stakeholders to guide model development and inform environmentally responsible development and innovation.
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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 | 0,056 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».