Circular economy in automotive disassembly
Notice bibliographique
Résumé
The transition towards a circular economy is a pressing priority for addressing the environmental and economic challenges posed by end-of-life vehicles (ELVs). This study critically analyzes global disassembly practices and their alignment with circular economy objectives, focusing on the reuse, recycling, and remanufacturing of high-value components such as lithium-ion batteries and catalytic converters. Using the PRISMA framework and a thematic analytical synthesis, a systematic literature review examines practices across Europe, Asia, Africa, North America, South America, and Oceania. Key findings highlight significant regional disparities: Europe excels with advanced infrastructures and robust regulations; Asia demonstrates innovation with Japan’s 95% vehicle reuse rate and China’s leadership in lithium-ion battery recycling; North America achieves high recycling rates for steel and aluminum but faces challenges with EV battery recycling. Africa and South America struggle with limited infrastructure but show progress in initiatives like EV battery repurposing in South Africa and structured recycling markets in Brazil. Oceania benefits from government-supported recycling but lacks scaling capacity. Emerging technologies such as robotics and artificial intelligence offer transformative solutions. The study proposes actionable pathways to enhance material recovery, integrate reverse logistics, and advance Industry 4.0/5.0 technologies, supporting sustainable development goals in the automotive sector.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».