Management Assessment of used Oil, Filters, and containers in the Canadian automotive sector using resource recovery metrics
Notice bibliographique
Résumé
• Used oil, filters, and containers management are assessed in 4 Canadian provinces. • Two original indicators on resource recovery are proposed for the automotive sector. • A disparity between rising vehicle count and recovery amount is observed. • Regions with lower expenses per vehicle have higher profit margin and collection rate. • Targeted strategies towards automobile industry may improve collection rate. The efficiency of the resource recovery system in the automobile industry is not well understood. The effectiveness of resources recovery for used oil, filters and containers in four Canadian provinces were assessed from 2010 to 2022. The collection rates of resources, financial performance, and temporal changes of two original indicators: Resource Recovery Per Vehicle (RRPV), and Expenses Per Vehicle (EXPV) were examined. British Columbia and Quebec had the highest collection rates of used oil, filters, and containers (mean ranging 83.0 to 92.9 %). Despite having lowest mean collection rate of used oil (71.0 %) and filters (78.7 %), Saskatchewan has significant RRPV for used oil (20.4 L) and filters (2.12 units). Decreasing RRPV (−0.01 to −0.38) trends were identified in all jurisdictions, suggesting the need for targeted recovery strategies towards automotive sectors. A mild increasing trend of EXPV in all jurisdictions is observed (slope + 0.02 to + 0.08). Quebec exhibited the most cost-efficient resource recovery, with EXPV ranging from $2.4 to $3.3 per unit vehicle. Profit margin analysis revealed consistently high margins of 8.6 % in Quebec, contrasting with Manitoba’s lower 1.3 %. The lower profit margin may partly be due to higher administrative costs (16.1 %). The findings highlight the potential benefits of the proposed RRPV and EXPV indicators in evaluating management systems for used oil, filters, and containers.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».