Life-Cycle Assessment for the Cradle-to-Gate Production of Softwood Lumber in the Pacific Northwest and Southeast Regions*
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A cradle-to-gate life-cycle inventory was done for 2 by 4 to 2 by 12 dimension lumber produced from logs in the Pacific Northwest (PNW) and Southeast (SE) regions of the United States. Seven mills in the PNW and 11 mills in the SE provided data for 2012 lumber and coproduct production, raw material and fuel use, electricity consumption, and on-site emissions. The mills represented 17 and 11 percent of the production volumes in the regions, respectively. Five processes existed within the mill, log yard, sawing, drying, planing, and energy generation. Data for the first four processes came exclusively from the survey. The functional unit was 1 m3 of planed dry wood. Data for energy generation were based on a nationwide wood boiler survey that included PNW lumber mills. The cradle-to-gate processing energy in the PNW region was 3,434 MJ/m3 of planed, dry lumber, 96 percent of which is owing to log transport and wood processing. The value was higher, 5,151 MJ/m3, for the SE region in part owing to a higher initial wood moisture content. In each region, more than 70 percent of the energy is from bio-based residuals with less than 30 percent from fossil sources. The global warming impact indicator is 58.7 kg CO2 eq per m3 in the PNW and 81.4 kg CO2 eq per m3 in the SE, of which 85 percent is a result of log transport and processing. Planed, dry lumber from the PNW region stores 856 kg CO2 eq per m3 compared with 935 kg CO2 eq per m3 for lumber from the SE region. The coproducts, emissions, and material and energy inputs are further discussed in this article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».