Integrating Green Chemistry and Life Cycle Assessment into a Second-Year Organic Chemistry Laboratory
Notice bibliographique
Résumé
Chemistry is not inherently ‘green’ but chemists can adapt their practices to make chemical processes ‘greener’ and lower environmental and human toxicity. To make chemistry greener, we need to train chemists to consider their role in minimizing human and environmental harm and give them the skills to choose safer and ‘greener’ syntheses. Beyond Benign has created a Green Chemistry Commitment to be signed by universities which gives them the responsibility to incorporate green chemistry into the undergraduate chemistry curriculum. One way to meet this commitment and teach about the impacts of chemical synthesis is through Life Cycle Assessment which quantitatively considers the human and environmental toxicity of synthetic routes. This project sought to adapt an existing second-year undergraduate chemistry laboratory experiment to incorporate ideas of green chemistry and Life Cycle Assessment. The experiment was performed with varying experimental conditions, including concentration, reaction time, catalyst loading, type of catalyst, and workup procedure to develop three procedures that can be performed or analyzed by students. Life Cycle Assessments were conducted on each of these procedures to scaffold a post-laboratory activity that showcases the effects of these varied experimental conditions on impact-based metrics. The adapted experiment prompts students to reflect on the ‘green-ness’ of each procedure based on metrics like smog formation, global warming, and human toxicity, as well as potential trade-offs with yield. This adaptation can be applied as a post-laboratory exercise to other undergraduate chemistry experiments without modifying the laboratory procedure. This work exemplifies how principles of green chemistry can be incorporated into educational settings without requiring a complete redesign of curricula. Future work may investigate how these principles may be incorporated into existing lecture activities of undergraduate chemistry courses.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».