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Enregistrement W4414672813 · doi:10.5539/jsd.v18n6p12

Building a Greener Future: The Compelling Sustainability Case for Mass Timber Construction

2025· article· en· W4414672813 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Azzeddine Oudjehane, Jasir Hamad

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueArchitecture and Computational Design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasCarbon footprintSustainabilityResource (disambiguation)Climate changeSustainable forest managementEcological footprintSupply chainConsumption (sociology)Embodied energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global construction industry is a major contributor to carbon emissions and resource depletion, necessitating the urgent adoption of sustainable building practices. This paper presents a compelling case for mass timber construction (MTC) as a viable and environmentally superior alternative to traditional materials like concrete and steel. We explore mass timber's pivotal role in climate change mitigation, focusing on its ability to sequester atmospheric carbon in structures and its significantly lower embodied carbon footprint compared to conventional building materials. Furthermore, we examine how an expanding mass timber market can incentivize and support sustainable forest management practices, leading to healthier forests and a robust supply chain. ​To provide a quantitative analysis of these benefits, this study utilizes the Canada Wood Council (CWC) Carbon Calculator to model the carbon footprint of a five-story residential building. Our findings demonstrate that replacing conventional materials with mass timber results in a substantial reduction of greenhouse gas emissions. Specifically, the analysis reveals a total carbon benefit of 283 metric tons of CO2e, equivalent to the annual emissions from 61 passenger cars or the energy consumption of 34 homes. We also clarify the nuances of the CWC calculator, explaining how its assumptions influence the "avoided GHG emissions" data and reinforcing the overall positive impact of the mass timber design. ​Beyond the quantifiable environmental benefits, the paper addresses key challenges to widespread MTC adoption, including issues of cost, fire safety, and supply chain logistics. We argue that through continued technological advancements, policy support, and growing industry experience, these barriers can be overcome. By presenting a comprehensive overview of mass timber's environmental, economic, and social advantages, this paper concludes that MTC is not merely a niche trend but a critical component of the transition toward a more circular and regenerative bioeconomy that significantly reduces the construction industry’s environmental footprint.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,219 · 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
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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