Écotechnologies et écoconception : concepts et mise en oeuvre
Bibliographic record
Abstract
Les écotechnologies (ou technologies écologiquement rationnelles) ont moins d'impact sur l'environnement, utilisent de façon plus durable les ressources et autorisent le recyclage de tout ou partie de leur déchets de façon plus acceptable que les technologies qu'elles remplacent. Les problèmes méthodologiques qui se posent alors se situent en amont ; c'est l'écoconception ; et en aval pour ce qui concerne la mise en place de critères d'évaluation d'impact ; c'est l'éco-évaluation. Le present article met l'accent sur les techniques d'écoconception, avec une synthèse préalable des différentes méthodologies de conception qui ont contribué à sa genèse. Les principes, ainsi que les methods à la disposition des concepteurs sont passés en revue. La démarche est illustrée par un exemple de projet de recherche qui concerne la récolte de bois énergie. Au cours de ce projet ont été mises en oeuvre quelques unes de ces méthodes, au travers du concept « d'évaluation intégrée » et de l'analyse de « scénarios technologiques ».
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 | 0.014 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.054 |
| Scholarly communication | 0.022 | 0.023 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.006 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".