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Enregistrement W7117462446 · doi:10.35530/it.076.06.2024122

Quantification and evaluation of chemical footprint with four methods:A case of the dyeing and printing process of a polyester dress

2025· article· W7117462446 sur OpenAlexaff
JI XIANG, GUO ZHAOXIA, Guo Yiqi, WANG LAILI

Notice bibliographique

RevueIndustria Textila · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueDyeing and Modifying Textile Fibers
Établissements canadiens123 Certification (Canada)
Organismes subventionnairesZhejiang Sci-Tech UniversityNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDyeingPolyesterTextileFootprintProcess (computing)Disperse dye

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The textile printing and dyeing industry, with huge chemical demand, has a negative impact on the ecosystem. Chemical footprint quantifies the toxic impacts of chemical pollutants by assessing their behaviour in the environment. In this paper, four methods were used to calculate and evaluate the chemical footprint of a polyester dress printing and dyeing process. The chemical footprint of the printing and dyeing process of a polyester dress, calculated with USEtox, Assessment of Mean Impact, Score System, and Strategy Tool, was 1585.51 PAF×m3 ×day, 14089.04 l, 331, and 75, respectively. Scouring, colouring, pretreatment, and printing were identified as the major procedures contributing, with the antifoaming agents and the chelating disperse agents as the major auxiliaries contributing. The results of the Strategy Tool are limited in their representativeness of environmental load. Compared to other methods, AMI ensures that the evaluation results are scientific while maintaining user-friendliness.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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