MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7111762045

Évaluation environnementale de scénarios de reconditionnement de mobilier de bureau

2025· other· fr· W7111762045 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2025
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEthnic discriminationConstruction industryHeat flow
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le secteur du mobilier de bureau génère une grande quantité de déchets. La majorité est disposée sans être valorisée malgré qu’il existe des alternatives comme le reconditionnement, le recyclage, la valorisation ou le réemploi. Peu de données sont disponibles sur la filière du mobilier de bureau en fin de vie ainsi que sur les impacts environnementaux associés. L'objectif général de cette étude est d’évaluer l’impact environnemental du reconditionnement de mobilier de bureau, une pratique qui s’inscrit dans l’économie circulaire. Une étude de cas est réalisée en partenariat avec Hydro-Québec et le Centre d’innovation en ébénisterie et meuble (INOVEM). Hydro-Québec décide de reconditionner des cubicules existants plutôt que faire l’achat de mobilier neuf dans leur projet de réaménagement des espaces à bureaux. Pour démarrer le projet, un inventaire des composantes des cubicules a été effectué après un démontage. L’équipe d’INOVEM a conçu deux prototypes de casiers reconditionnés : le casier monteur et le casier reprographie. La conception des meubles est accompagnée d’un flux de matière et d’une estimation de la consommation énergétique, utile à l’évaluation environnementale. L’impact environnemental de trois scénarios a été comparé avec une analyse des flux de matière et d’énergie (AFME) et avec une analyse du cycle de vie (ACV). Les trois scénarios à l’étude sont la fabrication de mobilier neuf (filière conventionnelle), le reconditionnement unique et le reconditionnement multiple. L’ACV repose sur sept indicateurs d’impact environnemental : les changements climatiques à court et long terme, l’utilisation de ressources fossiles et nucléaires, la biodiversité à travers l’occupation et la transformation des terres et la consommation d’eau et de ressources minérales. Trois types de résultats sont obtenus à la suite de l’analyse comparative de scénario : le bilan des flux (A1), le taux de circularité (A2) et l’évaluation environnementale (B). Les résultats du bilan des flux montrent un déséquilibre dans le flux de matière. Seulement 8 % et 9 % de la matière totale est réutilisés dans le casier monteur et reprographie respectivement. Le taux de circularité équivaut à 6 % (monteur) et 7 % (reprographie). Cependant, même avec une performance modeste en matière de circularité, des bénéfices environnementaux ont été observés pour chaque indicateur d’impact. Le reconditionnement permet de réduire la consommation de matières premières et la production de déchets. Bien que le reconditionnement présente des avantages environnementaux, l’étude met en évidence la nécessité de renforcer la circularité en améliorant l’écoconception des meubles en amont et en aval tout en impliquant davantage de parties prenantes.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.087
Threshold uncertainty score0.174

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.281
Teacher spread0.262 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure)French-language works237,207