A multi-factor evaluation of Jatropha as a feedstock for biofuels: the case of sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
Sub-Saharan Africa (SSA) is a geographical region consisting of 49 countries, out of which, 39 countries have experiences with the cultivation of Jatropha curcas L. Since the year 2000 Jatropha production escalated in the region and peaked in around 2007/2008. The major drivers of this trend were claims made about Jatropha including include its ability to grow on marginal lands, high seed and oil yields, and drought tolerant, amongst other attributes. However, the reality has shown that these attributes have not been realised. The objective of the present paper is to analyse the performance of Jatropha as a biofuel feedstock in SSA based on agronomic, economic, social and environmental factors involved in its production. Evidences in SSA show that the major challenge with Jatropha cultivation has been low seed yields, ranging between 0.1 and 2 t/ha. This in turn has led to oil yields which are not sufficiently viable for use in production of biofuels such as biodiesel. There have also been reported challenges with production on wastelands, low use of inputs, unimproved planting materials and vulnerability to pests and diseases. These have negatively affected the performance of Jatropha causing the original claims made about this energy crop not materialised in the SSA.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».