Carbon impacts of hardwood lumber processing in the northeastern United States
Notice bibliographique
Résumé
Carbon emission from hardwood lumber processing in different-sized sawmills under varying energy sources, management strategies, and potential carbon offsetting capacity through useful life (service life) of lumber in the northeastern United States was analyzed using analytical statistics such as analysis of variance (ANOVA), mixed-effect model, principal component analysis, and Monte Carlo simulation. Data obtained from a regional sawmill survey (Pennsylvania, New York, Ohio, and West Virginia), energy audit of sawmills, public databases, and relevant literature were analyzed for the gate-to-gate life cycle inventory framework. Results showed that mean carbon emission (megagrams (Mg) per thousand cubic metres (TCM)) for lumber processing significantly differs among sawmill sizes. The total carbon emission from electricity consumption and wood residue of lumber processing was approximately 62.5%, 80.3%, and 66.2% of carbon stored in lumber processed for small, medium, and large sawmills, respectively. Efficient management and potential opportunities of improvement in sawmills can significantly reduce carbon emission (10.96% ± 1.57%) from hardwood lumber processing. Carbon stock from lumber production could be enhanced by either reducing carbon emission from energy consumption or decreasing lumber export quantity. The carbon emission–loss ratio (CELR) suggested that after 100 years, nearly 50% of carbon stored in lumber would be still available for carbon accountability. Electricity generation from either a single resource (natural gas) or mixed resources as is the case in RFC EAST (eGrid subregion) would be beneficial in lowering carbon emission from sawmill processing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».