Recovery rate of harvest residues for bioenergy in boreal and temperate forests: A review
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Notice bibliographique
Résumé
Harvest residues are an attractive woody biomass feedstock for bioenergy production. A portion of the total harvest residues are generally left in the cutblock due to technical and profitability constraints. A better understanding of the factors influencing the variability of residue operational recovery rate is important to inform accurately policy development on sustainable forest biomass procurement practices. We compiled the results of field trials from boreal and temperate forests to quantify the range of variation of residue recovery rates and to identify the main factors explaining this variability. The average recovery rate was 52.2%, with minimum and maximum values of 4.0 and 89.1%, and a near‐normal distribution around the average. The main factor contributing to this variation was country of operations, which encompasses aspects of bioenergy policy and markets, technological learning, and forestry context. A shift in bioenergy policy, a growth in (and a change in access to) bioenergy markets, and upward movements along the technological learning curve could increase residue recovery rates approaching the highest values observed in this study, such as those in Nordic countries (72% residue recovery), or even higher if economic and technological conditions keep improving. However, local stand conditions, especially in North America where natural variability is high among forest stands, may continue to constrain operational recovery of harvest residues. Our results suggest the need for the development of policies that define practices and thresholds based on the ecological suitability of ecosystems, with clear definitions and explicit standards for harvest residue inventory, quantification, and retention. WIREs Energy Environ 2015, 4:429–451. doi: 10.1002/wene.157 This article is categorized under: Bioenergy > Climate and Environment Bioenergy > Science and Materials
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle