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Enregistrement W6989827436

CANADIAN AUTOMOTIVE RECYCLING INDUSTRY: DEVELOPING TOWARDS A CIRCULAR ECONOMY

2023· dissertation· en· W6989827436 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutomotive industryCorporate social responsibilityDispose patternSustainabilityCircular economySustainable development
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian automotive recycling industry is essential to the modern world market to properly dispose of the millions of obsolete vehicles annually. Currently, the industry is fragmented with mostly small to medium-sized operations. There is a lack of enforceable regulations specific to the automotive recycling industry for most jurisdictions. Conversely, the automotive manufacturing industry has embraced the idea of efficiency improvements toward a circular economy (CE). As an integral part of the automotive industry, the automotive recycling industry is a critical but often unseen contributor to a sustainable global industry. As such, the evolution of the Canadian end-of-life vehicle (ELV) recovery system (ELVRS) from its current fragmented state towards a more sustainable state is necessary. The goal of this research is to develop a framework for the Canadian automotive recycling industry to transition to CE. To achieve this goal, research was conducted on: 1. Corporate social responsibility (CSR) practices and corporate social responsibility reporting (CSRR) formats that are available; 2. Mandatory and voluntary environmental initiatives executed in various industries; 3. The Canadian automotive recycling industry and its ELVRS; and 4. International automotive recycling industries and their ELVRS. The presence of CSR in large corporations is evident. Often, a dedicated sustainability department is present within the corporate structure; specialized personnel and resources are utilized to create CSR reports complying with the selected CSRR format. CSRR standards are widely adopted in the automotive manufacturing industry. However, in the automotive recycling industry, the presence of CSR reports is a rarity. Sustainable development initiatives are often implemented with either a mandatory or voluntary approach; debates on each approach’s effectiveness are commonplace. An ideal mix was determined after evaluating existing programs. The ELVRS in Ontario, which represents the general state of practice in Canada, follows the generic model of collection, depollution, dismantle, shredder, post shredder, and disposal. Currently, about 75-80% of the ELVs by weight are recycled and recovered. The remaining 20-25% of automotive shredder residues are currently disposed of in landfills. The current Canadian system has its unique set of challenges in its progression towards a CE. Internationally, the European Union, Japan, and China ELVPS were studied and analyzed to better understand what rules and practices are currently in these international economies. The culmination of this knowledge lead to the creation of the novel 4-Stage Industry Progression Model and the ELVRS Scoring Methodology to benchmark, compare, and evaluate the Canadian ELVRS and the selected international systems. Finally, a specific development framework was created to transition the Canadian automotive recycling industry towards CE.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,217 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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