On-farm Renewable Energy Projects for Greenhouse Gas Mitigation
Notice bibliographique
Résumé
Five projects on renewable energy, partially supported by an R & D support program of Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC) in collaboration with Natural Resources Canada, are described briefly. The AAFC Program on Energy Cogeneration from Agricultural and Municipal Wastes was aimed at mitigation of greenhouse gases. Four projects were supported to help establish farm-scale demonstration plants for anaerobic digestion of hog and beef cattle manure to produce biogas for energy cogeneration, and concentration of nutrients in digested manure. A fifth project was supported for gasification of agricultural waste straw and sorted municipal wastes. The technical, economic, energy, and environmental benefits derived from the projects resulting from the collaborative efforts of industry, academia, and regional, provincial and federal government are discussed along with the feedback received from the project proponents on project implementation. For long-term sustainability of renewable energy projects, it is very important that the governments provide incentives in the form of tax subsidies, guaranteed low cost loans, and/or guaranteed minimum prices for green energy because a considerable capital investment is required to set up such facilities. Incentives comparable to those received by fossil fuel industry should be available to build plants that utilize agricultural and municipal wastes for energy generation. Without such incentives, further development and adoption of the technology would be delayed. With the recent government initiatives in support of renewable energy in both Canada and the U.S., the future looks very promising.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».