Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a general view about biomass production in India and its potential energy for use in different fields. India has tremendous potential for energy generation through biomass and its residues. Biomass energy is normally produced from firewood, agricultural residues such as bagasse, crop stalks, animal dung and wastes generated from agro-based industries. With the estimated and predicted values, the generating power from the surplus biomass in India was significant and it will continue to be more effective in future. Residue use as a fuel in India is estimated to be 216 Mt as projected value in 2010, recently, around 605 MW of electricity is being produced from biomass firing and 720 MW from cogeneration activities for residue. About 185 Mt (40%) of the dung collected is used as fuel in cook stoves. The potential for biogas production annually is 8750 million m3 from 251 Mt of dung. The amount of fuel-wood consumption during year 2004 was 205 million tonnes used as fuel for traditional cook stoves with low efficiency, 16 Mt used in industrial sector producing 10 PJ, and it was estimated that the production of fuel wood and charcoal increased to the rate of 1.98 per cent per annum. The total quantity of solid wastes generated in larger towns and cities has been estimated at 40 Mt in 2001, and in 2005 the average MSW generation in overall India was approximately 100,000 Mt/day. For the wastewater in India, in 2010, the energy estimated to be around 3929.8 TJ as energy value of CH4.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».