Evaluating environmental impacts of concrete in Lima: Bridging the gap between quantitative LCA results and local contexts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Concrete production significantly contributes to environmental impacts in the built environment, especially in rapidly developing urban areas like Lima, Peru, where concrete is a predominant building material, accounting for over 80% of the weight in typical housing structures and significantly influencing environmental impacts. While traditional studies have concentrated on the environmental repercussions of cement production (10-20% of the concrete mix), a major contributor to carbon emissions, this study also focuses on the often-overlooked other impacts of concrete production. These impacts are often felt on a more local scale. They are associated with the other non-cement constituents of concrete, namely water, aggregates, and sand, representing about 80% of the mix mass. While the carbon impacts of non-cementitious materials may appear relatively low compared to cement, their significance becomes evident when viewed within the local context and their potentially correlated qualitative effects throughout the entire life cycle. In this sense, this paper does not only look at climate change impacts of cement production but also eight other critical environmental indicators, including particulate matter, land use, water use, and resource consumption, which are quantitively evaluated using a Life Cycle Assessment (LCA). Hence, this paper employs a quantitative approach to analyze the life cycle impacts of concrete use in Lima. The results offer valuable insights into the environmental impacts within the concrete supply chain in Lima, corroborating existing literature and affirming the robustness of the LCA methodology. Moreover, the results underline the pivotal role played by non-cementitious components like water, sand, and gravel in shaping the overall environmental footprint of concrete. However, the study primarily underscores the necessity of integrating alternative evaluation methods to comprehensively understand impacts, particularly for identifying overall local impacts. Consequently, a key contribution of this paper is highlighting the gaps in focusing solely on LCA to understand the sustainability of concrete production. It emphasizes how the results of an LCA may assist in identifying such gaps and pose questions for considering a more holistic understanding of the social and local impacts of concrete production. This approach aims to uncover entropic impacts across the production spectrum, paving the way for future research in unexplored areas of concrete production’s environmental and social implications.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 ».