Overcoming technological, commercial, organizational and social uncertainties of innovation: The case of forest biomass as a replacement of petroleum-based feed stocks
Notice bibliographique
Résumé
The replacement of petroleum-based feed stocks with more environmentally sound alternatives has gained widespread interest in a number of industries. Sustainably managed, forest biomass can be a key driver in this transition by providing a source of biofuels, chemical feedstocks and lignin-based polymers. New genomic and metagenomic approaches can identify novel enzymes that will allow for example the degradation of lignocellulose and the discovery and development of biocatalysts for improving production efficiencies and reducing environmental impacts such as carbon emissions. However, in addition to these technical hurdles that must be overcome, the transition to more environmentally sound biomass-based industrial systems will depend on legitimization processes to overcome commercial, organizational and social uncertainties, and will affect various industrial sectors differently. This paper presents preliminary insights from the Genome Canada funded project ‘Harnessing Microbial Diversity for Sustainable use of Forest Biomass Resources’, which explores such genomic and metagenomic approaches for improved biomass efficiencies. As part of the study, we examine commercialization processes, public policy issues and secondary stakeholder concerns of this technology to better understand how such technologies may be successfully diffused. We discuss the implications for industry sectors and other stakeholders affected by the development of this technology.
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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 | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,017 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».