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Enregistrement W6959198054 · doi:10.7939/r3-nfqm-8777

Life Cycle Assessment of Industrial Hemp and Hemp-Based Products in Canada

2024· dissertation· en· W6959198054 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBast fibreLife-cycle assessmentProduction (economics)StrawEnvironmental impact assessmentCannabis sativaProduct (mathematics)Impact assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Industrial hemp is a versatile crop producing nutrient-rich hempseed and a large quantity of biomass. Bast fibre and hurd are excellent materials derived from hemp straw, while bioactive ingredients are extracted from flower heads and leaves. The environmental impacts associated with hemp production were well-studied in the EU. However, Life Cycle Assessment (LCA) studies of hemp produced in Canada were limited despite being one of the largest hemp-producing countries. This thesis aims to evaluate the hemp production system and hemp-based products manufactured in Canada using the LCA approach. With an increasing global focus on sustainability, this research fills an important gap in understanding the environmental impact of hemp production in Canada, and provides necessary data for the development of environmental product declarations (EPDs) of current and future hemp-based products. The production of hempseed and straw was investigated first, followed by assessing the manufacturing of bast fibre, hurd and nonwoven mats. The cradle-to-farm gate assessment of hempseed and straw comprised foreground data collected from growers, the Canadian Hemp Trade Alliance (CHTA), National Hemp Variety Field Trial (NHVFT) 2022 results, and provincial hemp production guides. The cradle-to-factory gate analysis of hemp-based products collected information from the manufacturer. Data for the background processes were taken from LCA databases. One kg of hempseed and straw were used as functional units in the first study, while one tonne of hemp-based products was the functional unit in the second study. The results from the first study showed that dual-purpose production of hempseed had the lowest environmental impacts when allocating by mass, followed by grain-only production scenario and dual-purpose hempseed with economic allocation. Hempseed production from growers had lower footprints than that from NHVFT 2022 results and production guides. The Greenhouse Gas (GHG) emissions associated with hemp production in Canada were comparable to hemp produced in the EU. However, some LCA studies showed lower footprints than the present study due to higher yield, lower nutrient inputs and integration of organic fertilizer. The major contributors to GHG emissions were field emissions, fertilizer production, and field operations. For the second study, bast fibre and hurd from co-harvested straw had the lowest production footprint when allocated by its market value, followed by fibre-only production of feedstock and co-harvested straw allocating by mass. A similar result was applied to the production of hemp-based nonwoven mats. The GHG emissions of hemp-based products were similar to those produced in the EU. Significant contributors to carbon footprints were hemp straw production and electricity consumed during manufacturing. Sensitivity analysis suggested that the use of higher quality and low carbon feedstock, low carbon intensity electrical energy, and dust significantly reduced overall GHG emissions. The finding from this study provides benchmark information regarding hemp materials, which could be used in further investigations of hemp-based products. Long-term tracking of hemp production in Canada and site-specific environmental conditions will improve the accuracy of LCA and provide more representative results.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,172
Écart entre enseignants0,167 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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