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Enregistrement W4411869234 · doi:10.1016/j.ecolmodel.2025.111236

How does shifting wood products between uses affect their carbon dynamics and climatic impacts? Leveraging MoSiR, a new carbon accounting tool

2025· article· en· W4411869234 sur OpenAlexafffundabout
Lucas Moreau, Évelyne Thiffault, Gabriel Landry, Jean-François Carle

Notice bibliographique

RevueEcological Modelling · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCarbon accountingCarbon fibersEnvironmental scienceAffect (linguistics)Climate changeEcologyCarbon cycleAccountingComputer scienceEcosystemEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Achieving climate change mitigation targets set in international pledges requires identifying optimal strategies for forest management and wood utilization. Our study quantified the carbon storage and emission dynamics of the forestry sector using Quebec (Canada) as a case study, focusing on wood products in service and in solid waste disposal sites, over an 80-year period using material flow analysis and a simple decay approach. We assessed carbon stock dynamics and climate change mitigation potential for a business-as-usual (BaU) scenario and seven alternatives. Mitigation potentials were determined by comparing the cumulative climatic effect, expressed as the radiative forcing of greenhouse gas emissions, of each alternative scenario relative to the BaU. These scenarios included variations in wood processing, recycling rates, durability enhancements, and solid waste disposal sites management to evaluate their effects on carbon storage and emissions. Modeling was performed with MoSiR, a new tool developed by Québec’s Office of the Chief Forester, simulating different wood product flows and emissions. Although long-lived wood products provide substantial carbon storage benefits, they currently constitute only a small portion of the wood processing mix. Focusing solely on these products may therefore overlook the broader climate impact of the forestry sector. Our study highlights that the mitigation potential of wood products largely depends on a product mix that prioritizes durability and circularity. Such a mix extends carbon storage duration and reduces the demand for virgin materials, thereby lowering the climate impact of harvesting by reducing the total area disturbed. Although wood product decay is not traditionally a forest management concept, the fact that harvesting is conducted to produce wood products means that the associated GHG emission dynamics, especially those from solid waste disposal sites, should be part of foresters’ considerations. Our findings emphasize the importance of precise modeling of wood product decay and support policies aimed at reducing emissions from solid waste disposal sites, enhancing substitution effects, and prioritizing long-lived wood products.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,593
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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