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Enregistrement W2102879186 · doi:10.3390/en8064827

Ash Content and Calorific Energy of Corn Stover Components in Eastern Canada

2015· article· en· W2102879186 sur OpenAlexafffundabout
Pierre-Luc Lizotte, Philippe Savoie, Alain De Champlain

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioenergy crop production and management
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversité Laval
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStoverCorn stoverCrop residueAgronomyHeat of combustionHuskBiomass (ecology)CropEnvironmental scienceWater contentChemistryAnimal scienceCombustionBotanyAgricultureBiologyFood scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corn stover is an abundant agricultural residue that could be used on the farm for heating and crop drying. Ash content and calorific energy of corn grain and six stover components were measured from standing plants during the grain maturing period, between mid-September and mid-November. Ash of stover in standing corn averaged 4.8% in a cool crop heat unit zone (2300–2500 crop heat units (CHU)) and 7.3% in a warmer zone (2900–3100 CHU). The corn cob had the lowest ash content (average of 2.2%) while leaves had the highest content (from 7.7% to 12.6%). In the fall, ash content of mowed and raked stover varied between 5.5% and 11.7%. In the following spring, ash content of stover mowed, raked and baled in May averaged 3.6%. The cob and stalk located below the first ear contained the highest calorific energy with 17.72 MJ·kg−1. Leaves and grain had the lowest energy with an average of 16.99 MJ·kg−1. The stover heat of combustion was estimated at 17.47 MJ·kg−1 in the cool zone and 17.26 MJ·kg−1 in the warm zone. Based on presented results, a partial “cob and husk” harvest system would collect less energy per unit area than total stover harvest (44 vs. 156 GJ·ha−1) and less biomass (2.51 vs. 9.13 t·dry matter (DM)·ha−1) but the fuel quality would be considerably higher with a low ash-to-energy ratio (1.45 vs. 4.27 g·MJ−1).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,113 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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