Analyzing circular ecosystems using the institutional theory: the case of an aerospace company in Quebec
Bibliographic record
Abstract
La transition vers une économie durable est un objectif important autant pour la société que pour les entreprises, particulièrement les grandes industries manufacturières telles que l'aviation. La croissance de l'industrie aérospatiale a contribué à environ 2 % des émissions annuelles mondiales de carbone. Contribuant à la moitié de la production totale de l'industrie aérospatiale canadienne, le Québec doit déployer des stratégies importantes pour stimuler une croissance durable et atteindre les objectifs mondiaux de réduction de l'empreinte carbone fixés pour cette industrie d'ici 2050. Pour que cette transition soit rendue possible, le concept innovant d'Économie Circulaire (EC), visant à "boucler le cycle de vie", permet de réduire la consommation de matières premières, d'énergie, d'eau ainsi que la production de déchets. Cependant, la complexité de ce concept pose certaines difficultés à sa réalisation individuelle. Ainsi, des écosystèmes circulaires doivent être construits pour soutenir la mise en œuvre d’une EC pour toute une industrie. Ce mémoire de Maîtrise s’inscrit dans un projet mené par l'École Polytechnique de Montréal, dont le but est de réaliser des études de cas pour comprendre comment les écosystèmes circulaires sont mis en place par les entreprises aérospatiales au Québec. À la suite d’une étude qualitative de l’EC, nous avons mené une entrevue avec des gestionnaires d’une grande entreprise manufacturière de ce secteur afin d'évaluer leurs connaissances sur le sujet, de s'enquérir de leurs pratiques adoptées et de vérifier si celles-ci s’inscrivent bien dans une perspective d’EC. Afin de protéger l'identité de l'entreprise, seules ses principales caractéristiques ont été révélées dans le mémoire. Nous démontrons que l'entreprise susmentionnée maintient une transition vers les pratiques d'EC à différents stades. L'entreprise déclare déployer des stratégies de réduction des déchets et de recyclage de matériaux en fin de vie utile, telles que leurs processus de démantèlement qualifiés pour l'avion. En nous basant sur la théorie institutionnelle, nous avons analysé les principaux moteurs et obstacles qui concrétisent leur activité circulaire
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".