Forecasting sustainability implications of material innovations: Lessons from an illustrative case study on photochromic textiles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study conducts one of the first future‐oriented assessments that privileges prospective life cycle assessment (LCA) and scenario‐based social LCA to estimate the impacts of innovations, particularly those aimed at improving user experience and product appeal. The assessment examines various levels of environmental and social challenges while considering multiple technology implementation pathways, offering a comprehensive understanding of the implications of emerging technologies. The findings support the development of actionable strategies to manage these impacts effectively and provide stakeholders with critical information. By doing so, decision‐makers are better equipped to determine whether the added value of an innovation justifies its additional impacts. Since the added value of such innovations is usually excluded when defining the functional unit in LCA, we advocate for decision‐making processes aligned with sustainability goals—whether at the corporate, national, or international level. To demonstrate this approach, photochromic fabrics are used as a case study. While these fabrics are estimated to cause +10% to+20% climate change impacts compared to conventional ones, these impacts can be reduced through strategies such as extending product lifespan, using recycled materials in production (−10%), and reducing the amount of photochromic dye required for functionality (−12%). Ultimately, the decision to commercialize such innovations should depend on their alignment with sustainability targets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».