Opportunities and challenges to improve carbon and greenhouse gas budgets of the forest industry through better management of pulp and paper by-products
Notice bibliographique
Résumé
Developing land use strategies to optimize carbon sinks and improve carbon footprints involves proposing efficient nature-based solutions that industries and businesses can implement while considering financial and legislative constraints. The pulp and paper industry is associated with significant greenhouse gas (GHG) emissions, primarily due to the substantial carbon dioxide (CO2) footprint of its mills. Also, some forestry operations contribute to the release of carbon to the atmosphere in the form of CO2and methane (CH4). Conversely, this industry could potentially be a significant ally in the fight against climate change by favoring forestry practices that reduce carbon emissions and increase its sequestration, namely, by adding value to industrial by-products (e.g., biosolids) instead of treating them as wastes and landfilling them. Notably, the pulp and paper industry has been seeking alternative uses of its by-products, such as fertilizers to maximize tree growth. In this paper, we identify opportunities and challenges that exist for the pulp and paper industry in regard to recycling industrial by-products to: 1) lower GHG emissions directly at the mill and 2) improve its GHG budget by increasing carbon sequestration in forests and plantations. We illustrate our analyses by describing a case study of a pulp and paper mill in southern Quebec, Canada, that uses its biosolids and other by-products as fertilizers. This case study highlights that this strategy could not only contribute to the reduction of GHGs but could also create added value and improve economic returns of forest operations.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».