Woody biomass availability for bioenergy production using forest depletion spatial data in northwestern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Woody biomass contributes about 6% of total energy production in Canada. One obstacle to the adoption of woody biomass for energy production is accurate data on sustainable supply. The purpose of this study is to demonstrate the assessment of woody biomass annually available for bioenergy production. The study area, located in northwestern Ontario, includes 18 forest management units (167 184 km2) and three existing and one proposed biomass-based power generating stations, with a potential annual demand of 2.2 million green tonnes (gt). First, pre- and post-harvest inventories were carried out to assess the availability of harvest residues. Second, two spatial database layers (land-use class and forest depletion) were developed. The pre- and post-harvest inventory data were combined with spatial data analysis to estimate woody biomass in each square kilometre of the study area. It was estimated that annually there was more than 2.1 million gt of forest harvest residue and 7.6 million gt of underutilized woody biomass technically available between 2002 and 2009 for bioenergy production, with an average annual forest depletion rate of 60 867 ha, 0.6% of the total productive forest area. The study provides a tool for assessing the sustainable availability of woody biomass feedstock for power generation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».