Technology sustainability assessment to support decision making on energy production at local scale
Notice bibliographique
Résumé
Considering climate issues, the Kyoto Protocol is the most important worldwide reference aimed at reducing greenhouse gases that cause climate change; going further, the recent European Climate and Energy Policy defi nes binding targets for 2020, that include increasing use of renewable energy (wind, solar, biomass, etc.) to 20% of total energy production.In order to identify the most suitable strategies to achieve this objective, an evaluation of some relevant issues that can affect the sustainability of possible renewable energy options is necessary.This study focus on technology sustainability assessment of energy production from forest biomass, defi ning a set of indicators to provide a decision support system (DSS) for local decision makers, enabling them to evaluate the environmental impacts, the resource availability and renewability, the feasibility of the technology in the local context and the social acceptance of the plant among the local community.The case study presented in this article refers to an Italian mountain community (Comunità Montana delle Alpi Lepontine) in northern Italy, where the assessment of environmental, economic and social sustainability of a plant producing electricity powered by Syngas coming from gasifi cation of forest biomass was performed.The aim of the research was to develop a multidisciplinary DSS to assess the feasibility of the application and to defi ne guidelines for sustainability assessment of technologies for energy production using forest biomass, identifying critical issues and potential areas of optimization.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».