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Enregistrement W4414685136 · doi:10.3390/fib13100134

Life Cycle Carbon Footprint Assessment of a Typical Bamboo-Based Fiber Composite Material

2025· article· en· W4414685136 sur OpenAlexaff
Yuan Hu, Hui Huang, Meiling Chen, Chunyu Pan, Amsalu Nigatu Alamerew, Jiacheng Zhang, Mei He

Notice bibliographique

RevueFibers · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBamboo properties and applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchJiangxi Provincial Department of Science and TechnologyNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCarbon footprintCarbonizationLife-cycle assessmentBambooComposite numberFiberCarbon fibersProcess (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To quantitatively assess the environmental impact of producing a typical bamboo-based fiber composite material—bamboo scrimber (BS)—and to explore pathways for low-carbon optimization, this study adopts the Life Cycle Assessment (LCA) method with a focus on carbon footprint analysis. Using the actual production process of an enterprise as a case study, field data were collected and analyzed for bamboo scrimber with a nominal thickness of 1.5 cm. The results show that the carbon footprint of 1 m2 of this product is 3.11 kg CO2-eq, with the manufacturing stage contributing the highest emissions at 1.45 kg CO2-eq. The primary source of carbon emissions is steam consumption, mainly occurring during the carbonization and drying of bamboo bundles. Therefore, optimizing these stages is crucial for reducing the overall carbon footprint of the product. This study provides a scientific basis for the sustainable development of bamboo-based fiber composite materials and offers practical recommendations for improving their environmental performance in production.

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)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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