Prioritizing Key Factors in Refrigerant Substitution for GHG Emission Reduction: An Integrated DEMATEL-ISM-MICMAC Approach
Notice bibliographique
Résumé
To implement the Kigali Amendment to the Montreal Protocol, the global academic community has intensified its research on environmentally friendly refrigerant substitutes. This effort aims to effectively reduce greenhouse gas emissions and facilitate the achievement of carbon neutrality goals. In this study, 14 key influencing factors were identified through the Delphi method, and the Decision-making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) approach was innovatively applied to systematically analyze the interrelationships among these factors. The results indicate that technological innovation related to refrigerant substitution ranks first with a centrality score of 5.429, confirming it as the core driving factor for refrigerant substitution. Subsequently, through the integration of Interpretive Structural Modeling (ISM) and Cross-impact Matrix Multiplication Applied to Classification (MICMAC), a hierarchical structure of influencing factors was further developed. This clarified high-driving factors such as government policies and life-cycle costs, as well as highly interrelated factors including climate conditions, greenhouse gas emissions, and performance coefficients. The key contribution of this paper is its success in overcoming the limitations of single-factor analysis by integrating multiple dimensions of influencing factors to construct a hierarchical classification. This innovative and systematic theoretical framework not only offers a scientific basis and decision-making support for refrigerant substitution but also possesses substantial theoretical value and practical guidance. Furthermore, it serves as an essential reference for advancing the development of low-carbon refrigeration technologies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».