A review of U.S. and Canadian biomass supply studies
Notice bibliographique
Résumé
An improved understanding of lignocellulosic biomass availability is needed to support proposed expansion in biofuel production. Fifteen studies that estimate availability of lignocellulosic biomass quantities in in the U.S. and/or Canada are reviewed. Sources of differences in study methods and assumptions and resulting biomass quantities are elucidated. We differentiate between inventory studies, in which quantities of biomass potentially available are estimated without rigorous consideration of the costs of supply, versus economic studies, which take into consideration various opportunity costs and competition. The U.S. economic studies, which included reasonably comprehensive sets of biomass categories, estimate annual biomass availability to range from 6 million to 577 million dry metric tonnes (dry t), depending on offered price, while estimates from inventory studies range from 190 million to 3849 million dry t. The Canadian inventory studies, which included reasonably comprehensive sets of biomass categories, estimate availability to range from 64 million green t to 561 million dry t. The largest biomass categories for the U.S. are energy crops and agricultural residues, while for Canada they are expected to be energy crops and logging residues. The significant differences in study estimates are due in large part to the number of biomass categories included, whether economic considerations are incorporated, assumptions about energy crop yields and land areas, and level of optimism of assumptions of the study.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».