Toward Sustainable Production of Second Generation Bioenergy Feedstocks<sup>†</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Some analysts point to continuing advances in agricultural technology and declining global population growth rates to predict a substantial surplus of agricultural land by 2050. Such surplus land could be diverted into growing biomass for renewable energy to help overcome the global challenge of climate change. Others suggest that diversion of agricultural land into bioenergy will exacerbate risk of chronic food shortage by 2050. On balance it appears that declining population growth rate, continuing technology advance, and intensifying use of existing global agricultural land could support sufficient food production as well as some bioenergy production. Competitive bioenergy requires development of second-generation (lignocellulosic) feedstocks rather than first-generation (starch, sugar, and oilseed) feedstocks. Second-generation feedstocks from woody crops have the potential to complement intensive agriculture and ameliorate its environmental impacts. Woody biomass crops may therefore have a lower effective cost than generally perceived. The potential for woody crops is indicated with an economic analysis of mallee, a woody crop being developed for low-cost biomass production in Western Australia. Mallees are short, multistemmed eucalypts grown in dispersed narrow belts, harvested on a regular short cycle, and regenerated by coppice. When integrated into the dryland agriculture of this region it has the potential to improve the economic and environmental performance of the entire system.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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 ».