Promouvoir la durabilité par l’analyse du cycle de vie des produits
Bibliographic record
Abstract
Nous proposons ici une méthode pour gérer l’impact du cycle de vie des produits (CVP) sur le triple impératif (social, environnemental et économique), cette durabilité entrepreneuriale que l’on exprime aussi souvent comme la réconciliation multiforme du « triple P » (Population, Planète et Profits/Prospérité) pour dépasser les excès et contradictions du système actuel, ce « triple C » (Carboniferous Consumer Capitalism) non durable. Notre analyse des flux et des processus qui constituent le CVP englobe ses trois dimensions complémentaires identifiées par Chris T. Hendrickson et al., à savoir « inventory, impact, and improvement » (2006). Dans ce but, nous nous situons d’abord par rapport aux idées dominantes dans le champ de l’analyse du CVP. Ensuite, nous proposons de lier cet inventaire systématique à ses impacts, c’est-à-dire, selon l’expression de Marc J. Epstein et Bill Birchard, consultants bien connus aux États-Unis pour la responsabilité sociale des entreprises, de « compter ce qui compte » (2000). Cette évaluation du CVP permet d’en discuter les applications et améliorations pratiques (« improvement ») par la comptabilité intégrée ou « triple ». Cet instrument permet de hiérarchiser les décisions, de minimiser l’impact négatif et d’augmenter l’impact positif du CVP, et, au bout du compte, de servir des finalités plus vastes que le seul lucre ou le seul profit.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".