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Enregistrement W4402925815 · doi:10.1111/jiec.13548

Developing a comprehensive account of embodied emissions within the Canadian construction sector

2024· article· en· W4402925815 sur OpenAlexafffundabout
Leopold Wambersie, Claudiane Ouellet‐Plamondon

Notice bibliographique

RevueJournal of Industrial Ecology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésIndustrial ecologyEmbodied cognitionBusinessNatural resource economicsEnvironmental resource managementEconomicsSustainabilityEcologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Construction activities are a major driver of greenhouse gas emissions worldwide. However, the majority of construction‐driven emissions are indirect, meaning that these emissions occur during the manufacturing and transport of construction materials. This is in contrast with direct emissions, which are directly emitted from construction machinery. These indirect impacts are represented as embodied emissions and are difficult to quantify at scale, limiting the effectiveness of climate policymaking in the building sector. This paper presents results from a comprehensive account of embodied emissions within the Canadian construction sector, at a resolution far higher than existing global accounts, as well as novel analyses of flows and intensities of embodied emissions. It has the specific goal of serving as a baseline for future analyses of decarbonization scenarios and the more general goal of highlighting the importance of a consumption‐based approach to climate policymaking in the sector. The accounts are produced via an environmentally extended input–output analysis based on Canadian supply–use tables for the year 2018, and results are presented for the 13 provinces and territories as well as 19 categories of buildings and infrastructure. Results show that demand from construction drives 13% of Canada's consumption‐based emissions, residential construction is by far the largest driver of emissions, and at 0.28 kgCO 2eq per Canadian dollar of GDP, the efficiency of Canadian construction is roughly in line with the OECD average. A disproportionate share of emissions is driven by construction in provinces that are growing fast in terms of their populations, feature significant extractive industries, and feature higher emissions intensities. The construction sectors of western provinces are highly interconnected and receive a disproportionate proportion of embodied emissions from Alberta, whose high level of emissions promises to complicate decarbonization efforts. This article met the requirements for a gold‐gold JIE data openness badge described at http://jie.click/badges

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,010
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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