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Enregistrement W6981670130

Évaluation de l’effet de la spatialité sur la performance environnementale du recyclage des bouteilles de PET

2022· other· fr· W6981670130 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2022
Typeother
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRace, History, and American Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Center pivot irrigationInfluence function
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le recyclage est une méthode de gestion en fin de vie des matières en pleine expansion. Elle permet notamment l’utilisation de matières premières secondaires, issues de transformations et évite par la même occasion un recours systématique à l’extraction de matières premières primaires. Les boucles de recyclage impliquent néanmoins d’intégrer des processus de transformations différents de ceux rencontrés dans la chaîne de valeur initiale et des distances supplémentaires pour les relier. L’efficience de ce bouclage repose, en partie, sur ces distances, mais également sur d’autres caractéristiques intrinsèques du territoire, comme le mix électrique. Il existe cependant peu d’études qui font le lien entre le recyclage et les paramètres spatiaux et qui mesure l’impact des caractéristiques territoriales sur la performance d’une filière complète. Chaque procédé, qu’il transforme ou non la matière, est pris en compte et participe au bilan total des émissions de gaz à effet de serre (GES). \n \nL’objectif de l’étude est de mesurer l’influence des caractéristiques territoriales sur la performance environnementale de la filière de recyclage des bouteilles de PET à l’échelle de l’Amérique du Nord (Canada et États-Unis). L’indicateur principal utilisé pour cela est la quantité de CO2 équivalent émise par bouteille (500 mL ; 26 g de PET) tout au long de sa chaîne de valeur. La démarche méthodologique a permis de répondre aux trois sous-objectifs de recherche suivants : (1) cartographier l’ensemble des acteurs, (2) exprimer les flux de matières de bouteilles de PET actuels ainsi que les indicateurs environnementaux choisis, en fonction d’une situation de base, et (3) évaluer la performance d’alternatives élaborées en regard des spécificités territoriales. \n \nL’étude a montré que le transport n’est responsable que de 0,2 % des émissions de GES imputées à l’ensemble de la chaîne de valeur. À l’inverse, le mix électrique, autre caractéristique spatiale des territoires a une influence plus significative sur l’indicateur d’émissions de GES. Certaines alternatives de redistributions des flux de matières, à destination de régions à faible mix électrique, ont permis d’abaisser la quantité de CO2 équivalent émise par bouteille de plus de 95 %, alors que dans le même temps, les distances de parcours des flux ont augmenté de 573 km (soit 143 %). Cependant, dans le cas où le mix électrique est faible, l’impact du transport dans le bilan carbone n’est plus négligeable. Au Québec, le transport compte pour plus de 5 % de l’empreinte carbone d’une bouteille de PET. \n \nLa méthode développée se présente comme un outil d’aide à la décision dont le but est de permettre la prise en considération des disparités territoriales et la mise en lumière d’opportunités environnementales.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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