Improving Organizational Life Cycle Assessment (O-LCA) through a Hospital Case Study
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, I advance methods and data for organizational life cycle assessment (O-LCA) through a novel application that supports sustainability management in healthcare. In essence, the term sustainability management broadly encompasses decision-making for sustainability – considering environmental, social, and economic aspects – at all levels of coupled human and natural systems (e.g., at the level of individuals, organizations, municipalities, provinces, countries, and international bodies). In Chapter 1, I establish the conceptual foundations for the work presented in Chapters 2-4. In Chapter 2 (co-authored with Jair Santillán-Saldivar, Cassandra Thiel, Guido Sonnemann, and Steven B. Young), I conduct a comprehensive scoping review of the literature on “healthcare sustainability” – based on a representative sample from over 1,700 articles published between 1987 and 2017 – that highlights largely untapped opportunities to use industrial ecology approaches (such as LCA) to build an evidence base for this burgeoning domain of sustainability management. In Chapter 3 (co-authored with Steven B. Young), I constructively critique the existing methodology for O-LCA, with concrete proposals – particularly the use of basic statistical sampling and inference techniques – to strike a better balance of scientific rigour and practical feasibility in O-LCA. In Chapter 4 (co-authored with Steven B. Young), I test and demonstrate these proposals through an O-LCA of a Canadian hospital, in which I compiled new LCA data for approximately 200 goods and services used in healthcare. Finally, in Chapter 5, I reflect upon my contributions in this thesis, and on opportunities for future work.
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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 | 0,030 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».