The potential of forest-derived bioenergy to contribute to China's future energy and transportation fuel requirements
Notice bibliographique
Résumé
Increasing concerns of oil security, greenhouse gas emissions, and sustainability have encouraged nations to consider the contribution that agriculture/forestry for bioenergy (and biofuels in particular) could make as alternatives to current fossil-based energy and transportation fuels. Despite China's large population and geographical size, it has only relatively recently developed into a highly industrialized and energy-dependent economy. Coal is, and will remain, China's dominant energy source. However, over the last few years with China's growing middle class, increasing growth in production and sale of cars/trucks and a growing chemical based sector, oil and its derivatives are predicted to experience the fastest fossil fuel growth. China's ability to produce so-called “first-generation” or conventional biofuels from sugar, starch or vegetable oil based plants is very restricted because of “food vs. fuel” issues. Thus, biomass-based and forest-based biofuels, in particular, can form a medium-to-long-term solution that could contribute to China's national biofuels targets. Oilseed trees have been suggested as an initial forest-based biodiesel strategy with about 13 million ha of marginal land identified for possible plantation. It is also estimated that 17 million tonnes of cellulosic ethanol per annum could be derived from forest biomass that is currently available in China.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».