A framework for assessing off-stream freshwater use in LCA
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Freshwater scarcity is a problem in many areas of \nthe world and will become one of the most sensitive \nenvironmental issues in coming decades. Existing life cycle \nassessment (LCA) methodologies generally do not provide \nassessment schemes or characterization factors of the \npotential environmental impacts of freshwater use or \nfreshwater resource depletion. These assessments therefore \ndo not account for the significant environmental consequences of the loss in quality and availability of freshwater. \nThis paper aims to develop a framework to address this \nmethodological limitation and to support further quantitative modeling of the cause–effect chain relationships of \nwater use. The framework includes recommendations for \nlife cycle inventory (LCI) modeling and provides a \ndescription of possible impact pathways for life cycle \nimpact assessment (LCIA), including indicators on midpoint and endpoint levels that reflect different areas of \nprotection (AoP). \nMethodology LCI of freshwater use aims to quantify \nchanges in freshwater availability. The key elements \naffected by changes in availability are sufficient freshwater \nsupplies for contemporary human users, ecosystems, and \nfuture generations, the latter referring to the renewability of \nthe resource. Three midpoint categories are therefore \nproposed and linked to common AoP as applied in LCIA. \nResults and discussion We defined a set of water types, \neach representing an elementary flow. Water balances for \neach type allows the quantification of changes in freshwater \navailability. These values are recommended as results for \nthe LCI of water use. Insufficient freshwater supplies for \ncontemporary human users can mean freshwater deficits \nfor human uses, which is the first midpoint impact category \nultimately affecting the AoP of human life; freshwater \ndeficits in ecosystems is the second proposed midpoint \nimpact category and is linked to the AoP biotic environment. Finally, the last midpoint category is freshwater \ndepletion caused by intensive overuse that exceeds the \nregeneration rate, which itself is ultimately linked to the \nAoP abiotic environment. Depending on the regional \ncontext, the development of scenarios aimed to compensate \nfor the lack of water for specific uses by using backup \ntechnologies (e.g., saltwater treatment, the import of \nagricultural goods) can avoid generating direct impacts on \nthe midpoint impact category freshwater deficits for human \nuses. Indirect impacts must be assessed through an \nextension of system boundaries including these backup \ntechnologies. Because freshwater is a resource with high \nspatial and temporal variability, the proposed framework \ndiscusses aspects of regionalization in relationship to data \navailability, appropriate spatial and temporal resolution, and \nsoftware capacities to support calculations. \nConclusions The framework provides recommendations for \nthe development of operational LCA methods for water \nResponsible editor: Llorenç Milà i Canals \nJ.-B. Bayart (*) : F. Vince \nVeolia Environment Recherche et Innovation, \n10 rue Jacques Daguerre, \n92500 Rueil-Malmaison, France \ne-mail: jean-baptiste.bayart@veolia.com \nC. Bulle : L. Deschênes: M. Margni \nCIRAIG, Chemical Engineering Department, \nÉcole Polytechnique de Montréal, \nP.O. Box 6079, Montréal, Québec H3C 3A7, Canada \nS. Pfister : A. Koehler \nInstitute of Environmental Engineering, ETH Zurich, \nETH Hoenggerberg, \n8093 Zurich, Switzerland \nInt J Life Cycle Assess (2010) 15:439–453 \nDOI 10.1007/s11367-010-0172-7 \nuse. It establishes the link between LCI and LCIA, wateruse mechanism models, and impact pathways to environmental damages in a consistent way. \nRecommendations Based on this framework, next steps \nconsist of the development of operational methods for both \ninventory modeling and impact assessment.
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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 | 0,011 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».