The Cradle-to-Gate Life Cycle Assessment on Hardwood Lumber Production in New Brunswick, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This case study conducted a cradle-to-gate life cycle assessment (LCA) on the production of hardwood lumber in New Brunswick, Canada, evaluating the environmental impacts from raw material extraction to the point where lumber exited the mill as rough green lumber, the primary input for manufacturing pallets and railway ties. Data on annual production, material flow, and energy use for harvesting and sawmilling were gathered through survey questionnaires and on-site visits. The life cycle inventory (LCI) was developed in SimaPro software, the life cycle impact assessment (LCIA) was conducted using the North American TRACI method to quantify impact categories, and the cumulative energy demand (CED) method was employed to analyze the total energy consumption. It was found that rough green hardwood lumber production emitted approximately 41 kg CO2−eq/m3 (excluding biogenic carbon storage), with manufacturing accounting for 42% of total emissions and consuming 736 MJ/m3 of total energy, 98% of which came from non-renewable sources. The carbon stored in lumber was 975 CO2 eq/m3, 24 times greater than its cradle-to-gate emissions, highlighting its significant environmental benefit. Future research will aim to conduct a cradle-to-grave LCA on hardwood production by including drying and planing and increase the number of sawmill samples.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».