Life cycle assessment of computers and electronic devices: A comprehensive review of environmental impacts
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to evaluate Life Cycle Assessment studies applied to computers with respect to temporal and geographical distribution, research subjects, impact assessment methods, databases and software utilized, and principal findings. To achieve this, a bibliographical search was conducted using the Web of Science Core Collection database platform, using the keywords "Life cycle assessment" "AND" "computer" for title topic. The search yielded 12 publications selected from 28, for which a descriptive analysis was performed. It was determined that most of the studies (six in total) took place between 2011 and 2020. Geographically, the majority of these studies were conducted in Asia and the USA/Canada, with six studies in each region. The majority of studies (6) have aimed to evaluate the environmental impacts of computers (desktop/all-in-one). Regarding the impact assessment methods employed, there is considerable variation among ReciPe (2), Ecoindicator (2), IPCC (2), and CML (1), although some studies have utilized multiple methods. The primary findings indicate significant environmental benefits from adopting newer, energy-efficient technologies (APCs and LCDs), improving formal e-waste management, and focusing on recycling and sustainable manufacturing. Proper End-of-Life handling and the minimization of informal disposal also yield substantial environmental gains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».