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Desenvolvimento de um método de avaliação de impacto para ACV social (Social Metric for Life Cycle - Smile)

The assessment of potential social impacts related to the life cycle of products (SLCIA) is still an aspect under discussion in social life cycle assessment (S-LCA). Thus, different approaches are employed in the S-LCIA methods, segmented into two main classifications (Type I and Type II). As discus...

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Autor principal: Araujo, Jaylton Bonacina de
Formato: Tese
Idioma: Português
Publicado em: Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2021
Assuntos:
Ciclo de vida do produto
Desenvolvimento sustentável
Análise multivariada
Product life cicle
Sustainable development
Multivariate analysis
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA
Engenharia Mecânica
Acesso em linha: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26473
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spelling riut-1-264732021-12-10T22:09:15Z Desenvolvimento de um método de avaliação de impacto para ACV social (Social Metric for Life Cycle - Smile) Development of an impact assessment method for social LCA (Social Metric for Life Cycle - SMiLe) Araujo, Jaylton Bonacina de Ugaya, Cássia Maria Lie https://orcid.org/ 0000-0003-2709-0643 http://lattes.cnpq.br/2271044514284983 Frega, Jose Roberto https://orcid.org/0000-0003-0648-0271 http://lattes.cnpq.br/9417442026041022 Souza, Alexandre Monteiro http://lattes.cnpq.br/3575402419830757 Carmo, Breno Barros Telles do https://orcid.org/0000-0002-7506-7037 http://lattes.cnpq.br/0225051232865377 Ugaya, Cássia Maria Lie https://orcid.org/ 0000-0003-2709-0643 http://lattes.cnpq.br/2271044514284983 Veiga, Claudimar Pereira da https://orcid.org/0000-0002-4960-5954 http://lattes.cnpq.br/8239776856549739 Costa, Jaqueline Severino da https://orcid.org/0000-0002-8822-4687 http://lattes.cnpq.br/9364392921051567 Ciclo de vida do produto Desenvolvimento sustentável Análise multivariada Product life cicle Sustainable development Multivariate analysis CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA Engenharia Mecânica The assessment of potential social impacts related to the life cycle of products (SLCIA) is still an aspect under discussion in social life cycle assessment (S-LCA). Thus, different approaches are employed in the S-LCIA methods, segmented into two main classifications (Type I and Type II). As discussed in the literature, the methods of both approaches have certain limitations. For the Type I methods, there are limitations concerning the use of indicators closer to the end of the cause-effect chain, and the relevance of certain indicators for the representation of social impacts since the causal relationships are not clear. For the Type II methods, fewer subcategories are considered than in Type I and the lack of clarity that some methods bring regarding how impact pathways are defined. Given this context, this thesis aimed to develop a Type II method, with pathways built from the subcategories and that would allow obtaining characterization factors for S-LCIA. Therefore, to fulfill the proposed aim, this thesis was developed in three steps: I) a review of the state of the art of Type II methods and their relationship with the Sustainable Development Goals (SDGs); II) a review of the applicability of multivariate analysis techniques (MAT) for the development of Type II methods; III) development of a Type II method using generic data at the country level representing subcategories and MAT to obtain the impact pathways and characterization model. In step I, 20 methods were analyzed, being identified that the targets related to ten SDGs are contemplated in the social cause-effect chains, highlighting SDG 3 (Good health and well-being), which presented connections with 17 methods. As new possibilities, it was identified that several SDG targets can be implemented in the cause-effect chains, either through new methods that include issues still little explored in the context of S-LCA or as a reference for the definition of new S-LCA subcategories. In step II, seven MAT were analyzed with concerning their characteristics and applicability to support the development of Type II methods. Thus, it was identified that exploratory factor analysis (EFA) has potential application for identifying impact pathways. Additionally, confirmatory and predictive techniques such as regression and structural equation modeling (CB-SEM and PLS-SEM) can support the confirmation of impact pathways and the development of characterization models. Finally, in step III, the SmiLe method was presented, developed to identify potential impact pathways from correlations between indicators representing the subcategories and their effects on the endpoint category “human health”. As techniques for estimation, exploratory factor analysis and structural equation modeling (CB-SEM and PLS-SEM) were used in the exploratory, confirmatory, and predictive steps. As obtained results, from the analysis of 21 indicators, representing 15 subcategories, it was possible to identify and estimate two impact pathways, “Economy and competitiveness” and “Access to water, sanitation and conflict prevention”, which presented a strong relationship with the human health endpoint category (represented by life expectancy at birth), as well as the elaboration of a characterization model. Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Paraná A avaliação de potenciais impactos sociais relacionados ao ciclo de vida de produtos (AICV-S), ainda é um aspecto em discussão na avaliação social do ciclo de vida (ACVS). Assim, nos métodos de AICV-S são empregadas diferentes abordagens, sendo estes segmentados em duas classificações principais (Tipo I e Tipo II). Como apontado pela literatura, os métodos de ambas abordagens apresentam certas limitações. Para os métodos Tipo I, existem limitações em relação ao uso de indicadores mais próximos ao final da cadeia de causa e efeito, bem como a relevância de determinados indicadores para a representação dos impactos sociais, uma vez que não são claras as relações de causalidade. Já para os métodos Tipo II, não são implementadas tantas subcategorias quanto nos métodos Tipo I, bem como a falta de clareza que alguns métodos trazem em relação à forma como as vias de impacto são definidas. Frente a este contexto, o objetivo desta tese foi desenvolver um método Tipo II, com vias de impacto construídas a partir das subcategorias e que permitisse a obtenção de fatores de caracterização para AICV-S. Assim, como forma de atender ao objetivo proposto, esta tese foi desenvolvida em três etapas: I) uma revisão acerca do estado da arte dos métodos Tipo II e suas relações com os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável (ODS); II) uma revisão a respeito da aplicabilidade das técnicas de análise multivariada (MAT) para o desenvolvimento de métodos Tipo II; III) desenvolvimento de um método Tipo II utilizando dados genéricos no nível de países representando as subcategorias e empregando as MAT para obtenção das vias de impacto e modelo de caracterização. Na etapa I, foram analisados 20 métodos, sendo identificado que as metas relacionadas a dez ODS são contempladas nas cadeias causa e efeito sociais, destacando-se ODS 3 (Boa saúde e bem-estar), que apresentou conexões com 17 métodos. Como novas possibilidades, identificou-se que diversas metas dos ODS possuem potencial para serem implementadas nas cadeias de causa e efeito, seja por meio de novos métodos que incluam questões ainda pouco exploradas no âmbito da ACV-S ou como referência para a definição das novas subcategorias. Na etapa II, foram analisadas sete MAT acerca de suas características e aplicabilidade para o desenvolvimento de métodos Tipo II. Dessa forma, identificouse que a análise fatorial exploratória (EFA) possui potencial de aplicação para identificação de vias de impacto. Adicionalmente, técnicas confirmatórias e preditivas como regressão e modelagem de equações estruturais (CB-SEM e PLS-SEM), podem ser utilizadas para confirmação de vias de impacto e elaboração de modelos de caracterização. Por fim, na etapa III, foi apresentado o método SmiLe, desenvolvido para identificação de potenciais vias de impacto a partir de correlações entre indicadores representando as subcategorias e seus efeitos sobre a categoria de ponto final “saúde humana”. Como técnicas para a estimação, a análise fatorial exploratória e modelagem de equações estruturais (CB-SEM e PLS-SEM) foram utilizadas nas etapas exploratória, confirmatória e preditiva. Como resultados, a partir da análise de 21 indicadores, representando 15 subcategorias, foi possível identificar e estimar duas vias de impacto, “Economia e competitividade” e “Acesso à água, saneamento e prevenção de conflitos”, que apresentaram uma forte relação com a categoria de ponto final saúde humana (representada pela expectativa de vida ao nascer), bem como a elaboração de um modelo de caracterização. 2021-11-22T17:05:32Z 2022-11-03 2021-11-22T17:05:32Z 2021-08-31 doctoralThesis ARAUJO, Jaylton Bonacina de. Desenvolvimento de um método de avaliação de impacto para ACV social (Social Metric for Life Cycle - Smile). 2021. Tese (Doutorado em Engenharia Mecânica e de Materiais) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2021. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26473 por embargoedAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Curitiba Brasil Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica e de Materiais UTFPR
institution Universidade Tecnológica Federal do Paraná
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Araujo, Jaylton Bonacina de
Desenvolvimento de um método de avaliação de impacto para ACV social (Social Metric for Life Cycle - Smile)
description The assessment of potential social impacts related to the life cycle of products (SLCIA) is still an aspect under discussion in social life cycle assessment (S-LCA). Thus, different approaches are employed in the S-LCIA methods, segmented into two main classifications (Type I and Type II). As discussed in the literature, the methods of both approaches have certain limitations. For the Type I methods, there are limitations concerning the use of indicators closer to the end of the cause-effect chain, and the relevance of certain indicators for the representation of social impacts since the causal relationships are not clear. For the Type II methods, fewer subcategories are considered than in Type I and the lack of clarity that some methods bring regarding how impact pathways are defined. Given this context, this thesis aimed to develop a Type II method, with pathways built from the subcategories and that would allow obtaining characterization factors for S-LCIA. Therefore, to fulfill the proposed aim, this thesis was developed in three steps: I) a review of the state of the art of Type II methods and their relationship with the Sustainable Development Goals (SDGs); II) a review of the applicability of multivariate analysis techniques (MAT) for the development of Type II methods; III) development of a Type II method using generic data at the country level representing subcategories and MAT to obtain the impact pathways and characterization model. In step I, 20 methods were analyzed, being identified that the targets related to ten SDGs are contemplated in the social cause-effect chains, highlighting SDG 3 (Good health and well-being), which presented connections with 17 methods. As new possibilities, it was identified that several SDG targets can be implemented in the cause-effect chains, either through new methods that include issues still little explored in the context of S-LCA or as a reference for the definition of new S-LCA subcategories. In step II, seven MAT were analyzed with concerning their characteristics and applicability to support the development of Type II methods. Thus, it was identified that exploratory factor analysis (EFA) has potential application for identifying impact pathways. Additionally, confirmatory and predictive techniques such as regression and structural equation modeling (CB-SEM and PLS-SEM) can support the confirmation of impact pathways and the development of characterization models. Finally, in step III, the SmiLe method was presented, developed to identify potential impact pathways from correlations between indicators representing the subcategories and their effects on the endpoint category “human health”. As techniques for estimation, exploratory factor analysis and structural equation modeling (CB-SEM and PLS-SEM) were used in the exploratory, confirmatory, and predictive steps. As obtained results, from the analysis of 21 indicators, representing 15 subcategories, it was possible to identify and estimate two impact pathways, “Economy and competitiveness” and “Access to water, sanitation and conflict prevention”, which presented a strong relationship with the human health endpoint category (represented by life expectancy at birth), as well as the elaboration of a characterization model.
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