Addressing biodiversity impacts of land use in life cycle assessment of forest biomass harvesting
Notice bibliographique
Résumé
Forests are an increasingly important source of feedstock for bioenergy as global efforts to mitigate atmospheric CO 2 concentrations increase. In keeping with the principles of sustainable forest management, it is important that feedstock procurement not have negative impacts on the environment, including biodiversity. Impacts of land use, including forest management, can be evaluated along all stages in the production of these goods and services, using life cycle assessment ( LCA ), which is a potentially powerful tool for organizing and evaluating the impacts of production. There is growing recognition of the need to integrate land‐use impacts into LCA for forest products such as bioenergy, especially on biodiversity. Integrating quantitative indicators of biodiversity into LCAs of biomass production systems is particularly challenging because biodiversity is a multidimensional concept that can never be fully represented by a single number, and yet many proposed approaches rely on this. Reliance on a single metric oversimplifies ‘biodiversity’ and might lead to inappropriate conclusions on local land management practices. LCA is not suited to providing reliable site‐specific assessment of forest product systems in regard to the complexities of biodiversity. Nevertheless, the global and comprehensive nature of LCA makes it a useful tool for preventing a shift in environmental problems or burdens across the value chain because of local land management decisions. In this context, complementary site‐specific and/or regional studies or analyses may help mitigate against inaccurate conclusions being drawn from LCA . WIREs Energy Environ 2016, 5:670–683. doi: 10.1002/wene.211 This article is categorized under: Bioenergy > Climate and Environment Energy and Development > Climate and Environment
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».