Circularité des textiles «mal-aimés», une caractérisation du gisement postconsommation
Bibliographic record
Abstract
Aujourd’hui 80% des vêtements, des accessoires et des linges de maison (VALM) vendus au Canada sont importés. Bien qu’ils ne soient pas fabriqués ici, ces produits textiles sont toutefois collectés par des organismes locaux qui en font le tri. Malheureusement, malgré les efforts des récupérateurs, plusieurs catégories de VALM ne trouvent pas preneur sur le marché de la revente et doivent être éliminés. Afin de mieux saisir les forces à l’œuvre, la recherche explore les rouages de l’industrie à travers la durabilité des biens vue par Victor Papanek et le consommateurisme de la mode de Kate Fletcher. Elle porte un regard sur la crise environnementale, les mesures instaurées pour réduire les impacts environnementaux (ISO, REP et 3RV) et les outils tels l’écoconception et les ACV. Enfin, la recherche s’intéresse à l’approche de l’économie circulaire, popularisée par la Fondation Ellen MacArthur, afin de saisir les opportunités qu’elle peut offrir au sein de la filière des textiles. Pour supporter une transition vers la circularité des textiles, la première étape est de déterminer quelles sont les caractéristiques (matériaux, freins et facilitateurs) des vêtements, des accessoires et des linges de maison présents dans le gisement des mal- aimés postconsommation, qui peuvent être mis en valeur dans de nouveaux produits. Afin d’identifier des débouchés potentiels pour ces produits, le premier objectif est de quantifier les matières textiles disponibles dans le gisement afin d’identifier les propriétés physico-chimiques qui leurs sont associées. Le deuxième objectif est d’identifier les caractéristiques du gisement qui peuvent freiner ou faciliter sa valorisation. La démarche méthodologique s’inscrit dans une logique de recherche par induction. L’approche choisie est quantitative et descriptive afin d’obtenir des données empiriques, transposées en statistiques. Lors de la collecte de données, plus de 10 250 items ont été analysés. Les résultats permettent d’affirmer que le gisement total de textiles postconsommation est composé de 47% de fibres cellulosiques, dominées par le coton (39%), de 42% de fibres synthétiques, dominées par le polyester (20%) et l’acrylique (17%) et de 11% de fibres animales. Au total, 49% des vêtements sont faits de fibres mélangées, 47% ont des contaminants qui doivent être enlevés afin de récupérer uniquement les fibres et 11% comprennent des doublures faites d’une autre étoffe. L’analyse approfondie des données a permis de développer une clé d’identification pour regrouper les mélanges de fibres de façon manuelle. Cette nouvelle taxonomie permet d’obtenir six nouvelles catégories (NC) dont le profil est unique. Appuyé par la science des textiles, des secteurs d’application pour chacune des NC sont proposés afin de mettre à profit les propriétés résultantes. De plus, l’analyse des résultats conduit à formuler des recommandations d’écoconception des produits textiles en prévision de leur recyclage. Cette recherche, conduite autant au niveau « méta » que « micro », jette les bases pour le déploiement d’un modèle circulaire pour l’industrie des textiles au Québec.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.045 | 0.006 |
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".