Defining and Achieving Next-Generation Green Electronics: A Perspective on Best Practices Through the Lens of Hybrid Printed Electronics
Notice bibliographique
Résumé
Interest in green electronics has grown significantly as global electronic production, electronic waste (e-waste) generation, and resource depletion rise in parallel with international efforts to reduce carbon emissions. The persistent challenges of successful e-waste recycling and the environmental impact of resource consumption highlight the urgent need for transformative solutions in the electronics sector. Without major breakthroughs, conventional electronics as currently manufactured and consumed fall short of contributing to climate and other sustainability targets. Therefore, to support the transition to greener electronics, this work reviews existing research and legislation relevant to the field and considers the perspectives and ongoing efforts of the EU Green Electronics Working Group (comprised of 12 green electronics-focused Horizon Europe projects) to identify and define the most important aspects of green electronics. Given the absence of a widely accepted definition of what makes electronics truly “green,” the most critical aspects are clarified to support the development of a common, unified definition: <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Electronics that, when measured against their alternatives over their whole lifecycle and value chain, have a reduced environmental impact in terms of greenhouse gas emissions, toxicity, and resource depletion and avoid burden shifting from one impact to another or along the value chain, while fulfilling a given function</i>. A set of recommendations and best practices, informed by the latest advancements and ongoing research developments in green electronics, is then provided to address the entire lifecycle of electronic devices. These strategies offer a framework to guide the development and adoption of greener electronics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».