Policy making for greening the concrete industry in Canada: a systems thinking approach
Notice bibliographique
Résumé
Portland cement production in Canada increased from 1.7 million tonnes in 1946 to more than 13 million tonnes in 2002. Although the industry is a major player in meeting infrastructural needs of Canadians, it is also a major user of natural resources such as water, natural minerals, and aggregates. Moreover, for each tonne of cement clinker produced, 1 t of CO 2 is released into the atmosphere. At the same time, Canada produces nearly 5 million tonnes of fly ash each year, and yet the use of fly ash as cement replacement remains dismally low at around 17%. It is believed that through product and process innovations, more fly ash can be used in concrete, thus preserving natural resources, reducing CO 2 emissions, and helping Canada meet the requirements of the Kyoto Protocol. Forecasting the future impact of using fly ash in concrete has been based on qualitative and linear estimates, however, without accounting for the complexity of the problem and its dynamic feedbacks. In this paper, a novel application of system dynamics modeling, a feedback-based object-oriented modeling paradigm, is proposed to create a rational model that departs from current approaches used in modeling CO 2 emissions of cement production. The model accounts for the various enablers and barriers for using fly ash in concrete, including market dynamics and technology development. It allows the user to test a wide variety of scenarios and policies, its flexible architecture permits coupling it with general economic or service life models, and its modular nature allows expanding its boundaries to include other facets of the holistic CO 2 emissions problem in Canada.Key words: concrete, blended cements, CO 2 emission, global warming, sustainable development, system dynamics, modeling.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».