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Enregistrement W4297911093 · doi:10.51414/sei2022.027

Governing the circular economy: how urban policymakers can accelerate the agenda

2022· report· en· W4297911093 sur OpenAlexaboutno aff
Shogofa Rezaie, Fedra Vanhuyse, Karin André, Maryna Henrysson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Industrial Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCircular economySustainabilityPopulationGross domestic productEconomyProduct (mathematics)Production (economics)World populationNatural resourceDistribution (mathematics)Dispose patternNatural resource economicsBusinessEconomicsEngineeringEconomic growthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We believe the climate crisis will be resolved in cities. Today, while cities occupy only 2% of the Earth's surface, 57% of the world's population lives in cities, and by 2050, it will jump to 68% (UN, 2018). Currently, cities consume over 75% of natural resources, accumulate 50% of the global waste and emit up to 80% of greenhouse gases (Ellen MacArthur Foundation, 2017). Cities generate 70% of the global gross domestic product and are significant drivers of economic growth (UN-Habitat III, 2016). At the same time, cities sit on the frontline of natural disasters such as floods, storms and droughts (De Sherbinin et al., 2007; Major et al., 2011; Rockström et al., 2021). One of the sustainability pathways to reduce the environmental consequences of the current extract-make-dispose model (or the "linear economy") is a circular economy (CE) model. A CE is defined as "an economic system that is based on business models which replace the 'end-of-life' concept with reducing, alternatively reusing, recycling and recovering materials in production/distribution and consumption processes" (Kirchherr et al., 2017, p. 224). By redesigning production processes and thereby extending the lifespan of goods and materials, researchers suggest that CE approaches reduce waste and increase employment and resource security while sustaining business competitiveness (Korhonen et al., 2018; Niskanen et al., 2020; Stahel, 2012; Winans et al., 2017). Organizations such as the Ellen MacArthur Foundation and Circle Economy help steer businesses toward CE strategies. The CE is also a political priority in countries and municipalities globally. For instance, the CE Action Plan, launched by the European Commission in 2015 and reconfirmed in 2020, is a central pillar of the European Green Deal (European Commission, 2015, 2020). Additionally, more governments are implementing national CE strategies in China (Ellen MacArthur Foundation, 2018), Colombia (Government of the Republic of Colombia, 2019), Finland (Sitra, 2016), Sweden (Government Offices of Sweden, 2020) and the US (Metabolic, 2018, 2019), to name a few. Meanwhile, more cities worldwide are adopting CE models to achieve more resource-efficient urban management systems, thereby advancing their environmental ambitions (Petit-Boix & Leipold, 2018; Turcu & Gillie, 2020; Vanhuyse, Haddaway, et al., 2021). Cities with CE ambitions include, Amsterdam, Barcelona, Paris, Toronto, Peterborough (England) and Umeå (Sweden) (OECD, 2020a). In Europe, over 60 cities signed the European Circular Cities Declaration (2020) to harmonize the transition towards a CE in the region. In this policy brief, we provide insights into common challenges local governments face in implementing their CE plans and suggest recommendations for overcoming these. It aims to answer the question: How can the CE agenda be governed in cities? It is based on the results of the Urban Circularity Assessment Framework (UCAF) project, building on findings from 25 interviews, focus group discussions and workshops held with different stakeholder groups in Umeå, as well as research on Stockholm's urban circularity potential, including findings from 11 expert interviews (Rezaie, 2021). Our findings were complemented by the Circular Economy Lab project (Rezaie et al., 2022) and experiences from working with municipal governments in Sweden, Belgium, France and the UK, on CE and environmental and social sustainability.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0100,025
Communication savante0,0230,037
Science ouverte0,0040,017
Intégrité de la recherche0,0220,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,004

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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