Methodology for material flow analysis at the organizational scale
Notice bibliographique
Résumé
Organizations play a crucial role in facilitating the transition to a circular economy. Implementing circular practices often begins with a material flow analysis (MFA) to identify issues and opportunities. However, existing MFA methodologies focus mainly on territorial applications and lack effectiveness at the organizational level. Conducting MFA at this level presents distinct challenges, requiring insights into dynamic material circulation and effective handling of heterogeneous data. Addressing this gap, this study introduces an innovative methodology tailored to organizational contexts. The developed methodology consists of six steps for conducting MFA while proposing an archetype-based approach capable of analyzing extensive and disparate datasets, coupled with bootstrapping and Monte Carlo simulation techniques, that considerably reduces the complexity of MFA execution. Furthermore, this methodology enables a comprehensive understanding of material flows within the system and provides a straightforward method for estimating uncertainty in mass estimations by incorporating confidence level calculations. A case study from a governmental organization is used to illustrate the proposed methodology. • Clarifying the steps to perform Material Flow Analysis at the organizational level proposed. • The archetype approach enables to analyze a large amount of heterogeneous data. • This approach reduces processing time while maintaining a suitable level of accuracy. • Bootstrapping and Monte Carlo Simulation (MCS) are utilized to enhance this approach. • A straightforward technique for measuring uncertainty based on MCS.
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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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».