Charting the electric vehicle battery reuse and recycling network in North America
Notice bibliographique
Résumé
As electric vehicle (EV) sales grow across the world, a common question arises: "what happens to the batteries?" Using expert elicitation, this study identifies the current pathways for retired EV batteries in the United States and Canada and anticipates how the network might evolve in the future. The majority of end-of-life (EOL) EVs are currently managed within the manufacturer and dealership network, but more will enter the independent afterlife market as growing volumes reach EOL out-of-warranty. The interviews indicate that safety, transportation, and accessible information about battery composition and remaining capacity are critical issues across sectors. Participants demonstrated a strong commitment to creating a closed-loop value chain, motivating novel partnerships between recyclers and producers. At the same time, the value of EOL batteries as a material supply source may create competition between recycling and repurposing in the short term. State and federal governments are implementing policies to facilitate access to information and incentivize domestic manufacturing, but compared to other countries, the US lacks a mechanism to ensure that batteries will be collected and recycled. In addition, there is no national tracking system that would provide more robust data on LIB management. Multiple participants noted that the network handles the majority of EOL batteries without significant policy intervention. However, at present, the system depends the economics of reuse and recycling when accounting for the cost of collection and processing, which creates a risk of stranded batteries and/or wasted materials for packs that are lower-value or difficult to access.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».