From carbon neutral to climate neutral: Dynamic life cycle assessment for wood‐based panels produced in China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The forestry sector is crucial in supporting climate change mitigation, where the mitigation potential is assessed by combining forest carbon analysis and wood product life cycle assessment (LCA). Static LCA (sLCA) is the approach commonly used in national forestry mitigation models worldwide. Static GHG effects are calculated as a running total of emissions and removals, which are often used to imply climate effects. Also, carbon neutrality, a state when the GHG effects equal zero, is used to imply neutral climate effects. However, until carbon neutrality is achieved, the increased emissions contribute to climate warming. Dynamic LCA (dLCA) is an improved method to estimate climate effects by considering the atmospheric dynamics and heat trapping capacity of different GHGs. Climate neutrality is a state when the warming effects caused by increased emissions are fully compensated by warming reduction contributed by removals. We applied dLCA and sLCA to China‐made wood‐based panels produced from 1990 to 2018 by harvesting poplar plantations. Our results suggested that, compared to dLCA results, static GHG effects largely underestimated climate warming effects or overestimated mitigation contributions. Also, decades or longer was required to achieve climate neutrality following carbon neutrality, if achievable. So, within a given timeframe, a forestry mitigation activity can achieve carbon neutrality but increase climate warming, hindering the goal of limiting global temperature rise that was set in the 2015 Paris Agreement. Thus, to assess climate warming effects, using dLCA in addition to GHG effects is essential for forestry mitigation analysis.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».