Life Cycle Assessment of the Environmental Benefits of Using Wood Products and Planting Trees at an All-Electric University Laboratory
Notice bibliographique
Résumé
Many countries across the globe have set targets for different economic sectors, aiming to tackle global warming by reducing the overall carbon footprint of human-related activities. Among these sectors, the building industry stands out as a major consumer of materials and energy resources, making it a key player in achieving carbon neutrality. It is one of the main contributors responsible for energy-related greenhouse gas (GHG) emissions, including both operational emissions and embodied emissions in materials and equipment manufacturing. Nature-based design solutions, such as planting trees in urban spaces, or incorporating the use of wood products, have regained attention in recent years due to their potential to mitigate carbon emissions from buildings. Within this context, this paper presents a comprehensive life cycle assessment (LCA) of a recently built research facility, with a focus on demonstrating how the benefits of nature-based solutions, specifically carbon sequestration from trees and biogenic carbon content in wood products, can be quantified and reported using the latest LCA standards and tools. The analysis is provided under three end-of-life scenarios for wood products: wood incineration with energy recovery, wood landfilling, and wood recycling/repurposing. The results indicate that the set of strategies adopted in this building, i.e., tree planting, the use of wood products, and the end-of-life treatment of materials, can potentially offset carbon emission by 37.2% up to 83.9% when included in the LCA, depending on the scenario considered. By continuing to refine LCA standards and tools, and fostering collaboration between researchers, policymakers, and industry professionals, we can advance our understanding and ultimately achieve the widespread adoption of carbon-neutral buildings.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».