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Enregistrement W4406562542 · doi:10.1016/j.ensm.2025.104035

Advancing the circular economy by driving sustainable urban mining of end-of-life batteries and technological advancements

2025· article· en· W4406562542 sur OpenAlexafffund
Mina Rezaei, Atiyeh Nekahi, Ebrahim Feyzi, Anil Kumar MR, Jagjit Nanda, Karim Zaghib

Notice bibliographique

RevueEnergy storage materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaConcordia University
Mots-clésCircular economyMaterials scienceSustainable developmentNatural resource economicsBusinessEconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides sustainable solutions for the urban mining of end-of-life (EOL) batteries and highlights their significant role in advancing the circular economy. Influenced by geopolitics and investment strategies, establishing a sustainable supply chain can create cost-saving opportunities while meeting the rising demand for battery materials. Urban mining, by recycling valuable metals from EOL batteries, can considerably reduce reliance on new raw materials by providing sustainable resources, thereby facilitating a cleaner energy transition. The research also emphasizes the importance of traceability and emerging innovations, such as the battery passport, which enhance transparency in the supply chain. Additionally, it explores the recycling industry's potential through techno-economic assessments to improve lithium-ion battery (LIB) recycling. Despite the challenges faced by different segments of the battery value chain, commercialization and technological advancements present promising opportunities for future development. The emergence of new battery systems or chemistries, such as sodium-ion, solid-state, and lithium-iron-phosphate batteries, must be considered in the further adaptation of existing plants. In conclusion, this paper discusses how the circular economy and urban mining can drive a sustainable, profitable, and resilient future for the LIB industry, ensuring an efficient and environmentally sound approach to the battery revolution.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,210 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
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

Citations20
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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