Biodiesel from Oilseeds in the Canadian Prairies and Supply-Chain Models for Exploring Production Cost Scenarios: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Canada recently implemented a federal mandate of 2% of renewable content in diesel fuel and heating oil. Federal-level biofuel strategy is currently more geared to bioethanol, as nonfood oils continue to be more cost-competitive and canola seeded area is forecast to increase 10% as a new record due to strong prices and high expected yields. Increasing focus is therefore being placed on alternative oilseeds as nonfood crops for biodiesel and their ability to adapt to the semiarid conditions of the Canadian Prairies and provide benefits in nutrient and water-use efficiency when introduced into the crop rotation. Systems engineering and supply-chain modeling and optimization will have an increasingly important role in decision making for designating supply units, the linkage of processes and chains, and biorefinery system design. However, current models require further enhancement to address current challenging questions: (1) changing spatial considerations (e.g., land use and suitability for feedstocks), (2) changing temporal dynamics of supply and risk of climate extreme impacts on transportation networks (road, rail, pipeline), price volatility, changes in policy targets and subsidy regimes, process technological change, and multigenerational biorefinery systems engineering advancements. Greater integration internationally in model development and testing would improve sensitivity and reliability in their system-level predictions and forecasts.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».