Reference Service Life Dataset for non-structural building envelope materials: current state, knowledge gaps and inconsistencies
Notice bibliographique
Résumé
The construction sector plays a central role in Canada’s Emissions Reduction Plan, which aims to cut greenhouse gas emissions by 40% from 2005 to 2030. Life Cycle Assessment (LCA) offers a comprehensive method for evaluating the environmental impacts of buildings, including material extraction, construction, operation, and demolition. A key source of uncertainty in LCAs is the Reference Service Life (RSL) of building materials, particularly non-structural components, whose durability is often less well-documented than that of structural ones. This study is intended to emphasize the need for a reliable RSL dataset of non-structural building envelope materials. The approach involved includes: (1) compiling survey-based and experimentally derived service life data as obtained from the literature; (2) extracting all available RSL values from Environmental Product Declarations (EPDs) for non-structural building envelope materials available in North America, and; (3) organizing the findings into a detailed dataset and analyzing the data to identify existing inconsistencies and knowledge gaps. The findings from this study indicate that nearly half of the EPDs reviewed entirely ignore mentioning the RSL values for non-structural building envelope products, thereby providing no basis for informed life cycle analysis. Among those that do include an RSL, many rely on the default to a 75-year building lifespan, often following standard assumptions, without any evidence or justification. The remaining information present widely differing values for identical products. Such variability leads to fragmented and inconsistent information, which reduces the reliability of LCAs. The results highlight the urgent need for more standardized and transparent RSL reporting in EPDs, particularly for non-structural components. Improved datasets will enable more accurate environmental impact assessments, better inform material selection, and ultimately support Canada’s broader climate goals.
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 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 | 0,007 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,009 |
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 ».