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Enregistrement W2038595870 · doi:10.5558/tfc2014-013

Potential opportunities to utilize mountain pine beetle-killed biomass as wood pellet feedstock in British Columbia

2014· article· en· W2038595870 sur OpenAlexaffvenueabout
Scott Lloyd, C. Tattersall Smith, Göran Berndes

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioenergyEnvironmental scienceBiomass (ecology)Raw materialPelletMountain pine beetleRenewable energyPelletsForestryAgroforestryPulp and paper industryAgronomyGeographyEcologyBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of renewable forms of energy, such as bioenergy produced from wood pellets, can serve to offset fossil fuel use and, hence, reduce greenhouse gas emissions. The European Union is the world’s largest user of wood pellets and British Columbia has been one of its largest external suppliers. British Columbia is currently grappling with the largest mountain pine beetle outbreak in its history. While this outbreak is expected to decrease the future timber supply in the Province, it has been suggested that one potential benefit of the mountain pine beetle outbreak is that it may provide a large amount of biomass that can be used for bioenergy production. Here we evaluate estimates of the amount of biomass available for bioenergy production in British Columbia and quantify the effects of the mountain pine beetle infestation on wood pellet feedstock supply chains. Our results, though subject to significant uncertainties, suggest that mountain pine beetle-killed wood is unlikely to be a substantial constituent of wood pellet feedstocks unless substantial subsidies are provided to offset higher harvesting costs. Even if such subsidies are implemented, it is likely that harvest residues will constitute an increasing proportion of wood pellet feedstocks as the volume of beetle-killed wood becomes depleted. Therefore, it is imperative that wood pellet producers improve the cost efficiency of harvest residue collection if they are to remain competitive in the European marketplace.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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