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Enregistrement W4401660710 · doi:10.1007/s40725-024-00229-1

Sustainability, Circularity, and Innovation in Wood-based Panel Manufacturing in the 2020s: Opportunities and Challenges

2024· review· en· W4401660710 sur OpenAlexafffund
R. Á. Garcia, Ingrid Calvez, Ahmed Koubaa, Véronic Landry, Alain Cloutier

Notice bibliographique

RevueCurrent Forestry Reports · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité LavalCentre de Géomatique du Québec
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistère des Ressources Naturelles et de la FauneFPInnovationsUniversité Laval
Mots-clésSustainabilityBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose of review: This review explores the opportunities and challenges associated with using unconventional and underutilized wood sources, such as fast-growing species, logging residues, fire-damaged wood, and post-consumer wood, to manufacture wood-based composite panels (WBCPs), particularly particleboard, medium-density fiberboard (MDF), and oriented strand board. This paper also discusses recent advancements in lightweight and multifunctional panels, with new features such as fire resistance, electrical conductivity, electromagnetic shielding, and antibacterial laminates. Recent findings: Climate change, wildfires, and competition from the energy sector threaten current sources of fiber supply for WBCP manufacturing in some regions. Logging residues are abundant but underutilized in some areas, and the abundance of fire-damaged wood is expected to increase in the coming years due to climate change. These raw materials' effects on panel properties and technological limitations are discussed. Recycled wood is increasingly used for non-structural panels, but challenges remain when it comes to recycling panels, particularly post-consumer MDF. Conventional and emerging materials used in lightweight and multifunctional panels are also presented. Natural substances like cellulose, nanocellulose, chitosan, lignin, protein, and phytic acid are promising alternatives to conventional fire retardants. Innovative products such as MDF that contains carbon-based conductive fibers and antimicrobial laminates that use green-synthesized metal compounds are also reported. Summary: This review shows that the WBCP industry can improve its sustainability by optimizing and diversifying wood sources, better managing and recycling post-consumer panels, and using more environmentally friendly materials. The hazardous chemicals in adhesives, fire retardants, and coatings are the main obstacles to recycling panels and creating a more circular economy within the WBCP industry.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,200
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,162 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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