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Record W7046252937

Développement de facteurs de substitution pour les produits du bois et de la bioénergie en contexte canadien

2021· other· fr· W7046252937 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2021
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)LimitingExclosure
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'évaluation du potentiel d'atténuation du changement climatique du secteur forestier nécessite une approche holistique basée sur la séquestration du carbone (C) forestier, sur le stockage du C dans les produits ligneux récoltés et sur la substitution des produits présents sur les marchés par ces produits ligneux. Si la substitution est le levier affichant le plus grand potentiel d’atténuation, sa quantification repose encore aujourd’hui sur des facteurs présentant de grandes incertitudes. Les facteurs de substitution sont liés aux émissions de gaz à effet de serre (GES) des différents produits du bois (bois d’oeuvre, bois d’ingénierie, bioénergie) et des produits substitués (béton, acier, énergies fossiles), en fonction de leur cycle de vie. \n \nLe but de cette recherche est de générer des facteurs de substitution pour des systèmes de construction et de bioénergie. Elle s’inscrit dans la méthodologie holistique qui évalue le potentiel d'atténuation des changements climatiques du secteur forestier au Canada. La méthodologie d’analyse du cycle de vie (ACV) est utilisée pour quantifier les émissions de GES fossiles d’un scénario de référence et d’un scénario à forte intensité de bois remplissant la même unité fonctionnelle. Les facteurs de substitution ont été classés selon trois niveaux, à savoir par type d’utilisation finale, par sous-catégorie (secteur industriel) et par type de produit primaire. \n \nPour ce qui est de la substitution de produits (bois de sciage, panneaux), nous avons étudié le secteur de la construction. Nous avons analysé une gamme de bâtiments innovants en bois par rapport à l'acier et au béton armé comme matériaux substitués. Nous avons trouvé une moyenne non pondérée de 0,80 tC/tC pour le bois de sciage et de 0,81 tC/tC pour les panneaux. Concernant la substitution des énergies fossiles par la bioénergie, nous avons analysé plusieurs cas de figure selon les différents produits bioénergétiques, l’efficacité de conversion et le combustible fossile remplacé. Nous avons trouvé une moyenne non pondérée de 0,80 tC/tC pour la production de chaleur non résidentielle et de 0,51 tC/tC pour le transport. Ces moyennes peuvent être interprétées par type de combustible fossile remplacé : 0,91 tC/tC pour la substitution du mazout lourd, 0,69 tC/tC pour le mazout léger et 0,68 tC/tC pour le gaz naturel. \n \nSi les facteurs de substitution présentés dans cette étude contribuent à l'élaboration de données de référence au niveau canadien, des recherches supplémentaires seront nécessaires pour mettre les résultats à l'échelle par rapport au marché. En outre, l’intégration de ces résultats dans les modèles dynamiques de suivi du carbone forestier et des produits du bois serait nécessaire pour émettre des recommandations sur le potentiel global d'atténuation du changement climatique du secteur forestier.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.716
Threshold uncertainty score0.566

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.282
Teacher spread0.269 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2021
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