Spatially and temporally differentiated characterization factors for supply risk of abiotic resources in life cycle assessment
Notice bibliographique
Résumé
• The GeoPolRisk method assesses Geopolitical Supply Risk from the perspective of a country, region, or economic block in a specific year and allows integration of mineral resource supply risk in Life Cycle Assessment. • The Geopolitical Supply Risk potential developed for 46 raw materials is applicable to elementary flows, similar to other life cycle impact assessment methods. • Characterization factors in the GeoPolRisk method highlight precious metals, particularly platinum group metals (PGMs), due to high market prices and production concentration in geopolitically unstable regions. • The study underscores the importance of considering spatial and temporal variations in characterization factors, providing a nuanced assessment of supply risk associated with the product system. • A case study on photovoltaic laminate production highlights gallium, copper, and tin as significant contributors to supply risk. Life cycle assessment, a comprehensive tool to evaluate environmental impacts across a product's life cycle, traditionally focuses on "inside-out" impacts caused by the product on the environment, emphasizing resource use, global warming, and other environmental impacts. In contrast, the "outside-in" perspective considers resource availability and accessibility to industry. This second perspective was developed as a way to integrate raw material criticality assessment into LCA. The GeoPolRisk method assesses the supply risk based on global production concentration, import shares, political stability scores, and the average price of the commodity. This article introduces a characterization model for the GeoPolRisk method and calculates the Geopolitical Supply Risk Potential of using 46 raw materials across different countries in multiple years. The characterization factors show the highest values for precious metals, like platinum group metals (PGMs), reflecting their high market prices and concentrated production in geopolitically unstable regions. The results emphasize the significance of spatial and temporal variations in characterization factors, providing a nuanced assessment of supply risk of raw materials associated with the product system. Despite data limitations, the characterization factors offer a good estimate of the supply risk of raw materials available for use in product systems. A case study on photovoltaic laminate production highlights gallium, copper, and tin as significant contributors to supply risk. From an "outside-in" perspective, the case study demonstrates how the GeoPolRisk method complements traditional environmental indicators such as global warming, making it a valuable tool for assessing mineral resource supply risk in Life Cycle Assessment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».