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Enregistrement W4403855116 · doi:10.1016/j.rser.2024.115058

Systematic review of the life cycle optimization literature, and recommendations for performance of life cycle optimization studies

2024· article· en· W4403855116 sur OpenAlexaff
Ian Turner, Nicole Bamber, Jeffrey L. Andrews, Nathan Pelletier

Notice bibliographique

RevueRenewable and Sustainable Energy Reviews · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Multi-Objective Optimization Algorithms
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceManagement scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Life cycle optimization (LCO) refers to the integration of objectives calculated using a life-cycle based framework into mathematical optimization problems. Application of LCO may allow for substantial sustainability improvements in many industrial sectors, and provide valuable decision support towards achieving the UN Sustainable Development Goals. This study performed a PRISMA systematic review of LCO literature published between 2012 and 2023 with the goal of developing general guidelines for performance of LCO studies. Three hundred and one sources were reviewed to determine the industrial sector of the modeled system, the life cycle assessment framework used, how objective functions were defined, if uncertainty was included, and the optimization framework used. Results indicate a shift towards evolutionary-based optimization methods relative to previous reviews of the literature. Economic and environmental objective functions were most commonly assessed, while some studies have begun incorporating social objectives into their optimization. Based on the collected data, additional discussion was included related to choice of optimization framework, and definition of objective functions. The collected data and these additional discussions were used to develop a decision tree to aid practitioners in making methodological choices when performing LCO studies. This decision tree will help practitioners manage the trade-offs between the accuracy and efficiency of optimization methods based on the goals of their particular LCO study, and support increased uptake of LCO methodologies across industrial sectors. Increased uptake may provide significant value to researchers and policy makers by enabling investigation of potential sustainability improvement measures where all metrics are simultaneously optimized. • A PRISMA systematic review of the LCO literature was performed. • LCO studies are performed across a wide array of industrial sectors. • A decision tree was generated to aid LCO practitioners with methodological choices. • The decision tree aims to help increase uptake of LCO methodologies in the future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,166
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,439
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil0,880

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1660,439
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,015
Bibliométrie0,0340,024
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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