Tracking the Environmental Consequences of Circular\nEconomy over Space and Time: The Case of Close- and Open-Loop Recovery\nof Postconsumer Glass
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing globalization of waste-derived raw materials,\nregion-oriented circular economy measures that stimulate resource\nrecovery can cause far-reaching ripple effects in geographically dispersed\nmarkets, with unintended environmental effects. Identifying, quantifying,\nand characterizing these implications in a multiregional economic\nsystem remains challenging. This Policy Analysis aims to track these\nmarket-mediated environmental consequences over space and time with\nhigh material resolution. It explores a novel avenue of coupling consequential\nlife cycle assessment and a time-series multiregional material–product\nchains model. The model is applied to two measures to recover postconsumer\nglass waste in the province of Quebec (Canada): improving closed-loop\nbottle-to-bottle resource recovery systems and deploying open-loop\nsystem for the marketing of glass powder as a supplementary cementitious\nmaterial. Their environmental consequence trajectories (2030–2050)\nacross a seven-industry and six-region competing symbiosis are examined.\nIn both cases, cost-based optimized results highlight widespread adjustments\nin eastern North America trade patterns that are expanding over time\nin response to the coevolution of symbiotic industries. Between 55%\nand 94% of the environmental benefits are felt beyond Quebec borders.\nThis information can help decision makers better anticipate the in-\nand cross-border scope of their measures and coordinate across jurisdictions\nto maximize overall environmental benefits.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,024 | 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 ».