Preliminary sensitivity study on an life cycle assessment (LCA) tool via assessing a hybrid timber building
Notice bibliographique
Résumé
In order to address concerns related to global warming and increased atmospheric carbon content, the life cycle assessment (LCA) tool has demonstrated usefulness in the building and construction sector. The LCA is used to evaluate environmental impacts concerning all stages of the building process from “cradle” to “grave”. The LCA helps promote sustainable development by considering environmental indicators such as stratospheric ozone depletion , eutrophication , global warming potential , and many more. It is of an interest to know the degree of impact on a given environmental indicator if an input is changed in terms of the type or amount of the materials used. The LCA software Athena IE4B was employed to analyze data of a selected timber building. This study was aimed at evaluating the sensitivity of LCA analysis on a hybrid timber building, which was done via two case studies . Case 1 focused on changes in the volume of wood materials, meanwhile Case 2 focused on simultaneous changes in the volume of materials for wood, steel, and concrete. In Case 1, it was observed increasing wood materials increased environmental indicators, with stratospheric ozone depletion being the most sensitive and global warming potential as the least sensitive. Case 2 discovered that proportionally increasing wood materials in relation to steel and concrete materials decreased environmental indicators, with eutrophication being the most sensitive and stratospheric ozone depletion as the least sensitive. This study helped support the feasibility of using Athena IE4B for LCA analysis in the initial assessment of a building.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».