Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2012 |
Autor(a) principal: |
Muniz, Vivian Carolina Ferreira |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-12092012-155652/
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Resumo: |
O presente trabalho apresenta o resultado da análise sobre o novo foco da ferramenta Avaliação do Ciclo de Vida (ACV): a ACV consequencial. O método convencional da ACV - ACV atribucional - tem sido criticado pelo fato de não suportar decisões baseadas em cenários futuros. Como resposta a esta deficiência, a ACV consequencial surge como uma proposta a um método mais apropriado que avalia consequências ambientais futuras provocadas pelo uso do produto em estudo. O enfoque consequencial apresenta uma abordagem nova da ACV; ainda existem visões distintas e, algumas vezes, divergentes desta abordagem na comunidade internacional da ACV, seja na área acadêmica, seja fora dela. Neste trabalho são apresentadas e discutidas as diferenças, limitações, vantagens e desvantagens entre essas duas ferramentas. Foi possível observar que na realização de um estudo de ACV de um produto ou serviço, a definição do objetivo e escopo do estudo é fundamental para a escolha de qual enfoque da ACV será aplicado. Observou-se, também, que há limitações metodológicas tanto para a ACV atribucional como para a ACV consequencial. No caso da ACV atribucional, por exemplo, há incertezas com relação à escolha subjetiva do método de alocação de co-produtos. Já no caso da ACV consequencial, os resultados podem ser mais sensíveis e mais suscetíveis a incertezas devido às inclusões de estudo da tendência e projeções do mercado para a escolha dos dados e tecnologias marginais, e para a previsão de dados. |