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Enregistrement W4414473917 · doi:10.1021/acs.est.5c06339

Solar Photovoltaic Development in West Africa Will Face Million-Ton Waste Challenges, and Off-Grid Systems Will Dominate

2025· article· en· W4414473917 sur OpenAlexaff
Di Dong, Onis Emem, Litao Liu, Burak Şen, Kasper Dalgas Rasmussen, Norbert Edomah, Josephine Kaviti Musango, Yvette Baninla, Olga Sergienko, Gang Liu

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhotovoltaic Systems and Sustainability
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhotovoltaic systemRenewable energySolar energyInvestment (military)Climate changeNameplate capacityWaste heatFeed-in tariff

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solar photovoltaic (PV), especially off-grid systems, is a low-hanging fruit option among various renewable energy technology choices to address universal energy access, energy security, and climate challenges for vulnerable regions like West Africa. West Africa dominates in the uptake of solar PV solutions, while little attention has been paid to the potential PV waste generation. In this study, we developed a technology-specific, prospective material flow analysis model to investigate material stocks and flows of both on-grid and off-grid solar PV systems for 15 West African countries up to 2050. We show that the cumulative solar PV waste generation ranges from 2.3 to 7.8 million tons by 2050 in West Africa under different scenarios, around 70% of which comes from off-grid PV systems. The potential secondary materials supply ranges from 213 to 704 kilotons, which have potential economic value amounting to 143-475 million dollars or material equivalent to produce 6-19 GW of solar PV capacity. These results call for urgent policy attention, technology development, and infrastructure investment for future PV waste management and highlight the significance of addressing off-grid PV waste in Africa.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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