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Enregistrement W4366726223 · doi:10.32388/6pk4f6

Revisiting the challenges of ozone depletion from a prospective LCA perspective

2023· preprint· en· W4366726223 sur OpenAlexaboutno aff
Anne van den Oever, Daniele Costa, Maarten Messagie

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeEnvironmental scienceOzone depletionOzoneWork (physics)Ozone layerMeteorologyEngineeringGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently, the main focus of prospective LCA research is the assessment of climate change. Still, there is a lack of understanding regarding the specific challenges of other impact categories, for example, the ozone depletion potential (ODP). Therefore, this work presents a review of recent studies regarding current ozone layer trends, future ozone-depleting substance (ODS) life cycle modelling, and characterisation factors to define strategies for assessing the ODP in prospective LCA studies. It was found that the phase-out of ODS due to the Montreal Protocol is currently not well represented in background databases, potentially resulting in large overestimations of the ODP by banned substances. These overestimations will be more important for prospective studies as the use of banned substances decreases. The review has also shown that, to date, anthropogenic N2O emissions, instead of halocarbons, are the most important contribution to ozone depletion. However, the current standard characterisation models for ozone depletion have not yet covered these emissions. In addition, several interlinkages with climate change were found. Based on these insights, recommendations are given for future work to improve the quality of inventory modelling and ODP impact assessment in prospective LCA. For example, strategies for N2O characterisation in prospective LCA will require geographical, temporal and scenario-based differentiation, as the ODP of N2O depends on the atmospheric temperature, CO2, CH4 and chlorine levels. More generally, this work showcases the importance of analysing the challenges of prospective LCA for each impact category individually and collectively, due to potential interlinkages.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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