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Enregistrement W4410164011 · doi:10.1021/acssuschemeng.5c00741

Industry’s Path to a Greener Future: A Perspective on Current Sustainable Practices and Areas of Opportunity

2025· article· en· W4410164011 sur OpenAlexaff
Guillermo Lozano Onrubia, Durbis J. Castillo‐Pazos, Krystal Grieger, Mikhailey D. Wheeler, Eloi Grignon, Faezeh Pazoki, Raven Gallenstein, Samir Fernando Castilla-Acevedo, Fei Fan, Emmanuel N. Musa, Nayana Christudas Beena, Oluwatosin Popoola, Alicia M. Battaglia, Gaganpreet Kaur, Indunil Alahakoon, Yevedzo E. Chipangura, Emmanuel Sunday Aransiola, Falonne C. Moumbogno Tchodimo, Jignesh S. Mahajan, Emmanuel Oluwaseyi Fagbohun, David Laviska, Adelina Voutchkova‐Kostal, Audrey Moores

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Industrial Ecology
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityMemorial University of NewfoundlandMcGill UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Current (fluid)Path (computing)Sustainable developmentEngineeringNatural resource economicsBusinessEnvironmental ethicsEngineering ethicsPolitical scienceEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chemistry is directly and indirectly related to some of the most polluting industries, making it exceptionally critical for chemists to act and develop novel solutions toward more sustainable industrial practices. In this perspective, participants of the 2023 ACS Summer School on Green Chemistry & Sustainable Energy describe state-of-the-art developments that the chemical industry has spearheaded to reduce greenhouse gas (GHG) emissions and contribute toward achieving the 2030 Agenda for Sustainable Development. Herein, we illustrate a variety of methods that the chemical industry has employed, ranging from technological factors, such as using catalysis, implementing AI to reduce energy-intensive processes, and developing carbon capture technology and sustainable fuels, to socioeconomic factors─incorporating circularity, society targeted innovation and education, and developing successful collaborations between the private and public sectors. This perspective aims to trigger discussions and highlight how multifaceted approaches are necessary to support the transition to a greener industrial sector.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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