MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4229440983 · doi:10.1590/1519-6984.260615

Environmental sustainability assessment of softwood and hardwood seedlings production in forest nurseries: A case study from Pakistan

2022· article· en· W4229440983 sur OpenAlexaff
A. Yousaf, M. Hussain, Sana Ahmad, Aliya Riaz, Sundas Shaukat, S. W. A. Shah, R. S. Mishr, S. Akram, Mehvish Majeed, A. Tabassum, Md Nurul Amin, Farah Jabeen

Notice bibliographique

RevueBrazilian Journal of Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife-cycle assessmentSeedlingSustainabilityEnvironmental impact assessmentAbiotic componentForestryBiologyEnvironmental scienceEnvironmental protectionAgroforestryProduction (economics)EcologyAgronomyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article describes the environmental impacts of producing a single seedling in forest nurseries of selected districts (i.e., Haripur, Abbottabad, and Mansehra) of Hazara Division of Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan using the life cycle assessment (LCA) approach. This study was based on the cradle-to-gate approach which begins with the pre-nursery stage and progresses toward the main nursery before transplanting seedlings into the plantation site. Data or life cycle inventory (LCI) of seedling production were collected through questionnaire surveys and personal meetings with forest nurseries managers and workers regarding consumption of different inputs such as electricity, diesel, fertilizers, herbicides, and polyethylene bags, organic manure, and water consumption. The SimaPro software version 8.5 and the CML2000 v2.05 environmental model was applied to perform life cycle impact assessment (LCIA) for a single seedling production in forest nurseries in the study area. In line with the objectives of the study, primary data regarding inputs and outputs of the nurseries were collected from 35 nurseries in the study area by using a random questionnaire method. In addition, secondary data were taken from online databases such as Eco-invent v.3.2 CORRIM and peer-reviewed published literature. For this study, a functional unit of a single seedling was considered. Production weighted average data were modeled in the latest environmental modeling software i.e., SimaPro v.8.5 for ten US-EPA most wanted environmental impacts, such as global warming potential (GWP), abiotic depletion (AD), eutrophication potential (EP), acidification potential (AP), freshwater aquatic eco-toxicity (FAE), marine water eco-toxicity (MWE), terrestrial eco-toxicity (TE), ozone layer depletion (OLD), photochemical oxidation (PO), and human toxicity (HT). The results showed that the highest environmental impact posed by a single seedling was marine aquatic eco-toxicity (11.31360 kg 1,4-DB eq), followed by global warming potential (0.02945 kg CO2 eq) and (0.01227 kg 1,4-DB eq) human toxicity. The primary reason for these environmental burdens was the use of synthetic fertilizers in forest nurseries and the consumption of fossil fuels in nursery mechanization and transportation activities. The total cumulative energy demand for a single seedling was (0.800 MJ) with more than 90% contribution from fossil fuel energy resources such as petrol and diesel. It is therefore highly recommended to use renewable energy resources and organic fertilizers instead of chemical fertilizers in forest nurseries to avoid and minimize greenhouse gas emissions (GHS) and other toxic emissions in the study area.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,808

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBrazilian Journal of BiologyMême sujetEnvironmental Impact and SustainabilityTravaux en français237 207