The Extent to Which Hemp Insulation Materials Can Be Used in Canadian Residential Buildings
Notice bibliographique
Résumé
The embodied carbon of building materials is a significant contributor to greenhouse gas (GHG) emissions. Hemp is widely acknowledged as the most used vegetal insulation in building and construction due to its comparable thermal properties and better environmental performance than that of mainstream insulation materials (MIMs). However, the application of hemp insulation materials (HIMs) in Canada is still in its infancy. Canada is currently the largest hemp oil and seed producer in the world. Most recent research on hemp in Canada has focused on the impact of legalising marijuana and the popularisation of hemp health products and cannabidiol (CBD). There is a lack of studies addressing the holistic impact of hemp in reducing emissions in Canadian residential buildings. This paper exams the feasibility of large-scale hemp cultivation in Canada and the suitability of HIMs for Canadian private dwellings. Material flow analysis (MFA) and life cycle assessment (LCA) were applied to evaluate different levels of carbon mitigation over time produced by HIM substitution. The results show that Canada has sufficient farmland and perfect geographic location and weather to implement large-scale hemp cultivation. HIM substitution can be accomplished for 81% of Canadian residential buildings. Full HIM substitution fulfilled through 5% hemp fibre insulation (HF) and 95% hempcrete (HC) will mitigate 101% of the GHG emissions caused by existing MIMs and contribute up to a 7.38% reduction in emissions to achieve the net zero emissions target by 2050.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».