Artificiell intelligens i textilsortering: Möjligheter och utmaningar i återvinningssystemet : En kvalitativ studie om AI:s roll i textilindustrins återvinningssystem
Bibliographic record
Abstract
Denna studie undersöker vilka möjligheter och utmaningar som präglar användningen av artificiell intelligens (AI) för automatiserad sortering av textilier inom textilindustrins återvinningssystem. Studien bygger på en kvalitativ forskningsansats med semistrukturerade intervjuer med sex experter inom AI, hållbarhet och cirkulär textilproduktion samt en dokumentanalys av hållbarhetsrapporter från fem europeiska modeföretag. Resultaten visar att AI kan bidra till ökad sorteringsprecision, förbättrad spårbarhet och effektivare systemflöden, vilket gör tekniken till en möjliggörare i textilindustrins hållbarhetsomställning. Samtidigt identifieras hinder såsom brist på standardiserade data, teknisk omognad, varierande digital mognad hos aktörer samt otydliga ansvarsförhållanden. Studien belyser även en diskrepans mellan företagens visionära kommunikation om AI och dess faktiska tillämpning i praktiken. Slutsatsen är att AI:s genomslag förutsätter robust teknisk infrastruktur, organisatorisk samverkan och etiskt förankrad implementering. Studien bidrar med ett systemperspektiv på AI:s roll i återvinningssystemet och lämnar rekommendationer för framtida forskning och policyutveckling.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".