Opportunities for forest-based biorefining to reverse decline in Canada’s forest products sector
Notice bibliographique
Résumé
This thesis explores the impacts of disruptive change drivers on the Canadian forest industry and evaluates the extent to which socio-economic policies can advance or constrain transition to new future directions. Canada’s forest sector has experienced a substantive disruption. Since 2009, average harvest rates are 44 million m3/year lower than was observed in 2000-2004. The drop in forest harvest is related to major market changes driven by widespread uptake of the Internet, which reduced the need for printed newspapers dramatically impacting revenues from classified ads; and declines in single-family home construction and corresponding increases in multi-family, multi-storey buildings which has reduced demand for wood building products. In response, policy initiatives have been launched by Canada’s Federal and Provincial governments. Policies launched between 2000-2015 were examined through four analytical frameworks drawn from social life-cycle assessment (S-LCA) principles: industry sector; industrial process stage; policy mechanism; and, broad policy domain. The examination identified a shift from industry sector focus towards broader policy goals related to climate change with subsequent reversion to a focus on multi-sector biorefining opportunities. A specialized tool to model biorefinery implementation - the I-BIOREF application developed by CANMET Energy - is used. Identified measures are evaluated against three important criteria: required data be available, collection be automated, and the measure be acceptable to key stakeholders. Three measures, including employment, employment income, and tax filings, meet these criteria. Impacts of deploying different biorefinery technologies are examined in three case communities - Prince George BC, Thunder Bay ON, and Corner Brook NL - with significant dependence on the forest sector. Using the I-BIOREF tool, a different biorefinery technology configuration is applied at each site and assessed at different sizes and levels of government support to identify financially feasible configurations. The resulting analysis illustrates the benefits or pitfalls associated with biorefinery deployment, providing insights both into regional benefits and comparative performance across different configurations. The analysis suggests that the three socio-economic indicators examined would provide a valuable addition to the I-BIOREF software and be useful for determining the potential impact of possible public policy and program initiatives to support forest biorefining development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».