Economic Indicators for Life Cycle Sustainability Assessment: Going beyond Life Cycle Costing
Notice bibliographique
Résumé
Life Cycle Costing (LCC) is universally accepted as the method of choice for economic assessment in Life Cycle Sustainability Assessment (LCSA) but the singular focus on costs is ineffective in representing the multiple facets of economic sustainability. This review intends to identify other economic indicators to potentially complement the use of LCC in LCSA. Papers for the review were identified in the Web of Science Core Collection database for the years 2010–2021. The shortlisted indicators were analyzed using 18 criteria. The 21 indicators analyzed performed well with respect to the review criteria for indicator methodology and use but most are unsuitable for direct integration into the LCC/LCSA framework due to the inability to aggregate across life cycles and a lack of correspondingly granular data. The indicators were grouped into six economic impact categories—profitability, productivity, innovation, stability, customers, and autonomy—each of which represents a significant aspect of economic sustainability. On this basis, a conceptual framework is proposed that could maintain the utility of LCC while integrating additional indicators to enable more holistic economic assessments in LCSA. Considering additional economic indicators in LCSA ensures that the positive aspects of LCC are preserved while also improving economic assessment in LCSA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».