Research on multi-objective recycling network for used electromechanical products
Notice bibliographique
Résumé
Used electromechanical products containing hazardous components pose a significant threat to both the environment and human health. Therefore, society must emphasize and explore strategies for constructing a recycling network to enhance the recycling efficiency of used electromechanical products. In this paper, we propose a multi-institutional recycling network that includes recycling centers, reprocessing centers, and disposal centers, with recyclers responsible for the recycling operations. To enhance the effectiveness of this recycling network, we establish three optimization objectives: economic, environmental, and social. We develop a multi-objective mathematical optimization model specifically designed for the recycling network of used electromechanical products. This model aims to assist government entities and recyclers in addressing environmental challenges while simultaneously balancing economic and social impacts. By applying the multi-objective Gray Wolf optimization algorithm, we analyzed the results pertaining to the utilized electromechanical products. A sensitivity analysis was conducted on key parameters, which illuminated the relationships among economic costs, carbon emissions, and employment opportunities, thereby confirming the model’s validity and practicality.Implications: The study of recycling networks for used electromechanical products carries significant economic, environmental, and social implications. Firstly, an efficient recycling network can diminish reliance on primary resources, thereby alleviating the pressures associated with resource scarcity. By recycling and reusing components from used electromechanical products, it directly contributes to the advancement of a circular economy. Secondly, such networks play a critical role in mitigating environmental pollution caused by waste. Furthermore, the establishment of a recycling network for used electromechanical products can give rise to a new industrial chain, encompassing recycling, dismantling, and remanufacturing processes. The development of these interconnected links can lead to the formation of a large-scale industry, subsequently promoting employment opportunities. Finally, the findings of this research align with national strategies, particularly China’s “14th Five-Year” Plan for Circular Economy Development, which identifies waste material recycling as a key objective. The results of this study can assist the country in gradually refining its recycling policies for used electromechanical products and accelerating the establishment of a comprehensive waste materials recycling system.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».