Evaluating the Embodied Carbon Emission of Building Wood Waste: A Case Study of Deconstruction vs. Demolition in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Circular economy plays a significant role in global carbon emissions, with end-of-life wood waste management posing possible environmental benefits. This study explores the potential for reducing embodied carbon emissions through deconstruction practices, using a case study in the City of Vancouver, BC to provide Canada-specific insights. Life cycle assessment approach was applied to evaluate the embodied carbon emissions considering system boundary stages C1–C4 and beyond-boundary impacts (stage D). Real-world data were collected through an on-site survey of the deconstruction process. 10 scenarios were designed to compare the environmental impacts of different demolition and deconstruction strategies, incorporating various wood waste treatment methods. The results demonstrate that deconstruction scenarios significantly reduce embodied carbon emissions compared to demolition, with reductions of up to 8.0 tonnes CO 2 -eq. More advanced deconstruction strategies, particularly those maximizing material reuse, showed the highest carbon savings, with the most effective scenarios (reuse) achieving reductions between 5 and 6 tonnes CO 2 -eq. Additionally, worker transport was identified as a key influencing factor for deconstruction, with emissions reductions possible through optimized logistics, improved worker efficiency, and deconstruction techniques. These findings underscore the substantial environmental benefits of deconstruction and provide compelling evidence for policies that promote and potentially mandate deconstruction over traditional demolition in urban areas seeking to lower embodied carbon emissions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».