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Enregistrement W1966239556 · doi:10.2135/cropsci2009.09.0529

Development Perspectives Of The Biobased Economy: A Review

2010· review· en· W1966239556 sur OpenAlexaff
J.W.A. Langeveld, John Dixon, Janusz Jaworski

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2010
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioeconomy and Sustainability Development
Établissements canadiensInnovation, Science and Economic Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioproductsBiorefineryBiofuelProduction (economics)Biomass (ecology)AgricultureBiochemical engineeringBiotechnologyBioenergyBusinessBiologyEconomicsEngineeringAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This paper provides an outline of the biobased economy, its perspectives for agriculture and, more particularly, for development purposes. Possibilities of development of biobased products, advanced biofuels, and viable and efficient biorefinery concepts are explored. The paper lists non‐fuel bioproducts (e.g., chemicals, pharmaceuticals, biopolymers) and presents basic principles and development options for biorefineries that can be used to generate them alongside biofuels, power, and by‐products. One of the main challenges is to capture more value from existing crops without compromising the needs and possibilities of small‐scale, less endowed farmers. Biobased products offer the most development perspectives, combining large market volumes with medium to high price levels. Consequently, the most can be expected from products like fine chemicals, lubricants, and solvents. In addition, biosolar cells can help to relax pressures on biomass production systems while decentralized production chains can serve local needs for energy, materials, and nutrients as their requirement for viable economic development are linked to larger markets. Research challenges include development of such production and market chains, and of biosolar cells and selection of model crops that offer perspectives for less favored producers and underdeveloped rural areas.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations118
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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