Modelling and Sustainability Index Assessment of Biocomposites Supply Chain Networks Using Bayesian Belief Networks: A Case Study on Hemp-based Pellet Production
Notice bibliographique
Résumé
Planning sustainable supply chains (SCs) for emerging biocomposite materials is critical for balancing environmental, economic, and social dimensions in strategic decision-making, towards industrial success. In biocomposite SCs, early-stage pre-processing activities, such as biomass collection and particle size reduction, play a pivotal role in determining downstream sustainability outcomes. However, evaluating the performance of different SC scenarios under changing conditions remains difficult due to the non-linear interdependencies and uncertainty across SC components. This study presents a knowledge-driven Bayesian Belief Network (BBN) framework to support sustainability assessment of a complex hemp-based biocomposite SC case study under uncertainty. A novel metric, the Supply Chain Sustainability Index (SCSI), is introduced to quantify the overall probability of achieving the target sustainability performance level and assess the vulnerability of each underlying indicator. The BNN model integrates both expert insights and empirical relationships through regression-informed Conditional Probability Tables (CPTs) and causal graphs, across 15 proposed criteria of measurement spanning economic (e.g., Net Present Value (NPV), Conditional Value at Risk (CVaR), costs), technical (e.g., product quality, Technology Readiness Level (TRL)), social (e.g., job creation), and environmental (e.g., carcinogenic and ecotoxic impacts) factors. The scenario-based simulation and entropy-based sensitivity analyses are also conducted to identify the most influential factors among the criteria trade-offs. The results showed that the economic and technical factors, in the present case study, have the greatest influence on overall sustainability, while the social and environmental indicators revealed comparatively moderate effects.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».