Code, Notebooks and Dataset for "When to replace a PV panel? A prospective life cycle assessment of photovoltaic panels repowering considering component reuse.": v1.0.0
Notice bibliographique
Résumé
This deposit contains the Python code and Jupyter notebooks used to produce the results, figures, and tables in “ "When to replace a PV panel? A prospective life cycle assessment of photovoltaic panels repowering considering component reuse.". It includes: Core model utilities for PV repowering, Brightway/premise scenario creation, LCA scoring, and avoided-impact calculations (PV_Repowering_Functions_for_Article.py), with all constants centralized in PV_Repowering_GLOBAL_VARIABLES_for_Article.py. Figure/graph helper functions tailored to IJLCA two-column layouts (Final_Graphs_for_Article_Generation.py). Result exploration and analysis helpers (results_explorer.py, results_function_analysis.py) and a full Sobol sensitivity pipeline (sobol_pipeline.py). Repro notebooks: main article run (PV_Repowering_Notebook_For_Article.ipynb), component reuse ratios (PV_Component_Reuse_Notebook_for_Article.ipynb), final figure generation (Final_Graphs_for_Article_Generation.ipynb), and a lightweight results explorer (PV_Repowering_Results_Exploration_Notebook.ipynb). A conda environment file for the notebooks that require Brightway/premise and plotting (PV_Repowering_Env.yaml). Not includedLicensed datasets (e.g., ecoinvent) and credentials are not redistributed. Users with valid licenses can reproduce results by following the instructions in the README and placing data as indicated. The exploration notebook reads a local results file (DATA_AVOIDED_IMPACT_ELEC) provided in the companion dataset deposit. DATA_AVOIDED_IMPACT_ELEC* files: per-year, per-source electricity amounts/impacts and avoided-impact structures used by the exploration and figure notebooks (see README for schema and units). How to reproduce (short) Create the conda environment (PV_Repowering_Env.yaml) and register the kernel (see README). Run the main notebook PV_Repowering_Notebook_For_Article.ipynb (long runtime) to compute results, or use the dataset deposit to skip to visualization. Build final figures via Final_Graphs_for_Article_Generation.ipynb.
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 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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,321 | 0,244 |
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 ».