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Enregistrement W4297018400 · doi:10.1088/1748-9326/ac9490

Is crushed concrete carbonation significant enough to be considered as a carbon mitigation strategy?

2022· article· en· W4297018400 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRecycled Aggregate Concrete Performance
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbonationEnvironmental scienceLife-cycle assessmentCarbon sequestrationCrushed stoneCarbon fibersCarbonatationClimate changeCementCarbon dioxideCivil engineeringProduction (economics)Materials scienceEngineeringGeologyChemistryMetallurgyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract When addressing concrete carbonation as a carbon mitigation option, studies leave out the effect that a temporal difference between the CO 2 emissions and uptake happening throughout concrete’s life cycle have on climate change. In this study, the role played by carbonation on concrete’s carbon mitigation potential is investigated through a dynamic life cycle assessment, to properly position CO 2 uptake and release. The carbon balance in concrete structures built and demolished from 2018 to 2050 is modelled as a case study. The potential uptake due to crushed concrete carbonation is over 9% of the cumulative global warming effect of concrete manufacturing. It is comparable to the reduction potential of the most promising strategy, namely replacing clinker, totaling 12%. If stimulated in a wide scale, crushed concrete carbonation can push the industry towards meeting carbon mitigation targets faster. Future environmental impact assessments should rely on dynamic models to increasingly consider this phenomenon.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,239 · 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