Using a Specific Environmental Tool to Assess the Impacts of Biofuels Transport Policies
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few years the aviation industry has worked hard on how to replace fossil fuels by biofuels that would meet specific aviation criteria. But before implementing expensive biojet fuel manufacturing it seems legitimate to study global environmental impacts of a significant share of biofuels in transports by 2020. For that purpose, a method has been developed to study biofuels policies based on the life cycle methodology and adapted to the macro level to study indirect large scale effects on economic sectors. In this study, an economic general equilibrium model, has been coupled with an environmental Input/Output table in order to provide the amount of substances emitted in the environment by each economic sector in each region of the world when a biofuel policy is implemented. The economic model is also able to provide data for land use change that are then coupled with environmental factors, to obtain greenhouse gas emissions. Finally the GHG emissions from both the changes in economy and changes in land use are compared for two scenarios: one including the biofuel policy, the other assuming a business as usual situation. Results show that, even though the biofuel scenario is designed to mitigate climate change, it seems to cause more impacts. The inclusion of the emissions due to land use change in the global impacts enables to improve the completeness of this method. Nevertheless some improvement need to be achieved in order to adapt the method to the specificities of the aviation biofuels.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».