Life Cycle Assessment (LCA) of Package Deliveries: Sustainable Decision-Making for the Academic Institutions
Notice bibliographique
Résumé
Due to globalization, digitalization, and competition, the number and frequency of customer requests have grown quickly over the past few years in the fast-growing commercial trade. With this steady growth, express deliveries have become one of the most important things to study and research in order to lower costs and meet more customer orders. This study uses lifecycle assessment (LCA) to analyze the environmental footprints of current delivery packaging materials, mainly comprising corrugated cardboard boxes and polystyrene foam that arrives at the University of Regina central receiving and also suggests viable alternatives to reduce the lifecycle environmental impact. The study's objective is to identify the stages that contribute the most to environmental emissions and suggest viable alternatives to reduce the lifecycle environmental impact. We sourced packaging material data from GaBi Education Database 2020 and obtained other product-specific data from published LCAs for consistency. The current study on packaging materials analysis in the base scenario revealed that the cradle-to-grave polystyrene packaging material has the highest environmental impact. These results have significant implications for decision-makers in identifying sustainable packaging materials for long-term use and for stakeholders in comprehending environmental impacts. Received: 2 March 2023 | Revised: 25 May 2023 | Accepted: 9 June 2023 Conflicts of Interest The authors declare that they have no conflicts of interest to this work. Data Availability Statement Data is available on request from the authors.
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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 | 0,010 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».