Optimization in Life Cycle Sustainability Assessment (LCSA): A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
This secondary scientific research follows the modality of review research through the systematic literature review (SLR) technique and aims to answer the following question: What methods in the literature use optimization techniques to develop Life Cycle Sustainability Assessment (LCSA)? The objective is to identify and map information, relate their applications, and provide a critical analysis. The research was conducted in a global context, on April 2, 2022, with no time horizon limit, in English, using Harzing's Publish or Perish tool and search sources: Scopus®, Web of Science™, and Google Scholar. After the automatic exclusion of duplicate titles, the selection of articles was carried out in five further steps: first filtering, second filtering, third filtering, fourth filtering, and finally the snowball system. Regarding the years of selected publications, a slow but continuous upward trend (growth) can be seen. A diversity of journals can be observed and that most methods integrating optimization and LCSA focus on each product/system or application. Each optimization model proposal has its specific characteristics when combined with LCSA. Overall, there is a greater frequency of articles that propose to evaluate by comparing alternative products/supply chains/production processes, followed by those that use optimization for product development in selecting the best design from a set of alternatives. This research confirms that Operational Research (OR) operates in different segments and can use different techniques to obtain optimal solutions and decision support. The optimization techniques found in this or other literature reviews should be evaluated against an established analytical model by applying them to the same case study.
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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 | 0,047 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».