Life Cycle Assessment of Engineered Wood Products in the Building Sector: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Engineered wood products have become key sustainable alternatives to conventional building materials, offering strong potential for reducing climate impacts in the construction sector. This review systematically assesses recent life cycle assessment studies on engineered wood products to compare their environmental performance and support low-carbon building practices. The peer-reviewed literature published over the past decade was analyzed for publication trends, geographic focus, and methodological approaches, including goal and scope definition, life cycle inventory, and life cycle impact assessment. Comparative analyses examined climate change impact and key parameters influencing environmental outcomes. Results indicate a steady growth of research in this field, led by China, the United States, and Europe. Volume-based functional units (e.g., 1 m3) are predominant in structural wood studies, while mass-based units are more common for composites. Cradle-to-gate boundaries are most frequently used, and data are primarily drawn from Ecoinvent, Environmental Product Declarations, and regional databases such as GaBi and CLCD. Common impact assessment methods include CML-IA, ReCiPe, and TRACI, with climate change identified as the core impact category. Cross-laminated timber and glue-laminated timber consistently show lower and more stable climate change impacts, while fiberboards exhibit higher and more variable results due to adhesive content and energy-intensive manufacturing. Key factors influencing environmental outcomes include service life, wood species, and material sourcing. The review highlights the need for standardized methodologies and further exploration of emerging products, such as nail-laminated and dowel-laminated timber and laminated bamboo, to improve comparability and inform sustainable design practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».