Enhancing consistency in consequential life cycle inventory through material flow analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wood products are gaining interest in the building sector, due to their potential in sequestering greenhouse gas emissions. However, increasing wood materials use in the built market can have unforeseen changes in the material supply chains. Consequential Life Cycle Assessment (CLCA) allows the assessment of changes in material supply chain. To quantify and link those consequences, the affected physical flows need to be estimated. Material Flow Analysis (MFA) can bring to CLCA modelling more representative and quantitative information than the commonly used hypothesis in consequential modelling. Indeed, MFA considers physical constraints (technology performances and material availability), in addition to account for mass balance. The main objective of this presentation is to illustrate how such consistency is added to CLCA through an MFA of wood products in non-residential (NR) buildings in the province of Québec (Canada). Wood flows are tracked to identify their end-use markets and trends in consumption. To overcome the lack of data and bring insights on the sector’s dynamics, such as stock variations and potential discarded flows that supply recycling markets, residence time model and also extrapolation and correlation between physical and economic parameters are used. Results show how flows can increase in the market before reaching their physical constraints, such as the available wood stock in the forest. These insights will significantly enhance the data collection for CLCA. In conclusion, the MFA brings support to CLCA by proposing a framework to model changes in the construction market.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».