Notice bibliographique
Résumé
Liquid fuels will remain valued energy carriers well into any upcoming period when CO2 reductions are sought. Biofuels are the presumed replacement for the petroleum-based transportation fuels that dominate liquid fuel use. Lifecycle analysis embeds a closed-loop model of biofuel-related carbon flows, making net CO2 uptake an assumption to be refuted. However, evaluating net CO2 uptake through dynamic industrial and agriforestry supply chains at real-world commercial scales is extremely difficult. All such estimates carry a great deal of doubt and cannot be verified empirically. A different perspective follows by anchoring analysis in the certainty that end-use CO2 emissions from biofuels are essentially the same as those of the petroleum fuels they replace. A first-order model of the globally coupled bio- and fossil-fuel system reveals conditions for biofuel use to provide an atmospheric benefit. No benefit occurs in the energy sectors where biofuels are used, but rather must be found elsewhere in locations of carbon absorption or retention. The implication is that climate mitigation efforts should focus on such locations and include any mechanisms through which net uptake (an enhanced sink or verifiable offset) can be achieved by biological, chemical, geological or other means. Although biofuels can play a mitigation role when certain conditions are met, deemphasizing biofuel production in favor of terrestrial carbon management may offer more immediate and effective ways to counterbalance the CO2 emitted when using carbon-based liquid fuels of any origin. Climate policies for transportation fuels should be reconsidered accordingly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».