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Enregistrement W2495443532 · doi:10.1111/gcbb.12389

Estimating product and energy substitution benefits in national‐scale mitigation analyses for Canada

2016· article· en· W2495443532 sur OpenAlexafffundabout
C. Smyth, G. J. Rampley, Tony C. Lemprière, Olaf Schwab, Werner A. Kurz

Notice bibliographique

RevueGCB Bioenergy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaAustralian GovernmentStrong
Mots-clésBioenergyGreenhouse gasRaw materialEnvironmental scienceLife-cycle assessmentRenewable energyFossil fuelEnergy supplyProduct (mathematics)Natural resource economicsProduction (economics)Waste managementBiofuelEngineeringEconomicsEnergy (signal processing)EcologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The potential of forests and the forest sector to mitigate greenhouse gas (GHG) emissions is widely recognized, but challenging to quantify at a national scale. Mitigation benefits through the use of forest products are affected by product life cycles, which determine the duration of carbon storage in wood products and substitution benefits where emissions are avoided using wood products instead of other emissions‐intensive building products and energy fuels. Here we determined displacement factors for wood substitution in the built environment and bioenergy at the national level in Canada. For solid wood products, we compiled a basket of end‐use products and determined the reduction in emissions for two functionally equivalent products: a more wood‐intensive product vs. a less wood‐intensive one. Avoided emissions for end‐use products basket were weighted by Canadian consumption statistics to reflect national wood uses, and avoided emissions were further partitioned into displacement factors for sawnwood and panels. We also examined two bioenergy feedstock scenarios (constant supplyandconstrained supply) to estimate displacement factors for bioenergy using an optimized selection of bioenergy facilities which maximized avoided emissions from fossil fuels. Results demonstrated that the average displacement factors were found to be similar: product displacement factors were 0.54 tCdisplaced pertCof used for sawnwood and 0.45 tC tC−1for panels; energy displacement factors for the two feedstock scenarios were 0.47 tC tC−1for theconstant supplyand 0.89 tC tC−1for theconstrained supply. However, there was a wide range of substitution impacts. The greatest avoided emissions occurred when wood was substituted for steel and concrete in buildings, and when bioenergy from heat facilities and/or combined heat and power facilities was substituted for energy from high‐emissions fossil fuels. We conclude that (1) national‐level substitution benefits need to be considered within a systems perspective on climate change mitigation to avoid the development of policies that deliver no net benefits to the atmosphere, (2) the use of long‐lived wood products in buildings to displace steel and concrete reducesGHGemissions, (3) the greatest bioenergy substitution benefits are achieved using a mix of facility types and capacities to displace emissions‐intensive fossil fuels.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations127
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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