Comparison of 16 national methods in the life cycle assessment of carbon storage in wood products in a reference building
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wood and bio-based construction products are perceived as a way to use renewable resources, to save energy and to mitigate greenhouse gas (GHG)-emissions during production and to store carbon during the entire service life of the building. This article compares the carbon footprint per kilogram of wood products (softwood beams, plywood, oriented strand board panel, and fibre board) from the perspective of the life cycle assessment methodology for greenhouse gas (GHG) emissions of practitioners from 16 countries participating in the IEA Annex 72. These materials are used in PAL6 softwood structure multi-residential building. This article aims at comparing the carbon footprint accounting methods from 16 countries for PAL6 multi-residential building. Each national team applied the reference study period (RSP), life cycle modules covered, modelling rules, the geographical scope of inventory data as well as the LCA database according to its specific national method. The results show that there are three types of methodology to assess a building with biogenic content (0/0, -1/+1, -1/+1*). The results were more variable plywood, oriented strand board, and fibreboard than the softwood beams due to the variability in the wood transformation processes among the countries. A net negative carbon balance was obtained for the softwood beam for the countries using -1/+1* with a clear assumption of the fraction of the carbon permanently stored at the end-of-life (EoL). The carbon storage is only possible if it is secured at the EoL. Participating countries apply different definitions of permanence and EoL scenarios. Guideline on assessing, monitoring, and legally reporting carbon storage at the EoL are needed, based on concertation between standard, life cycle assessment, wood industry, and climate experts.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».