Wood-based bioenergy products — land or energy efficient?
Notice bibliographique
Résumé
Woody feedstocks will play an important role in meeting the total demand for biomass to generate electricity and produce ethanol in the United States. We analyzed 186 different scenarios (31 rotation ages (10 to 40 years in annual time steps); two types of forest management (intensive and nonintensive); and three feedstocks (logging residues only, pulpwood only, logging residues and pulpwood combined)) for ascertaining relative savings in greenhouse gas (GHG) emissions of two wood-based energy products (electricity and ethanol) on per unit land and per unit energy bases with respect to equivalent fossil fuel based energy products. Relative savings in GHG emissions were higher under intensive forest management compared with nonintensive forest management on a per unit land basis, whereas this situation reverses on a per unit energy basis. Combined use of pulpwood and logging residues saved the highest amount of GHG emissions on a per unit land basis, but on a per unit energy basis, relative GHG savings were similar to when only logging residues were used as a feedstock. Existing policies promoting bioenergy development in the United States only consider GHG savings on a per unit energy basis. A need exists to consider GHG savings on a per unit land basis as well to ensure efficient utilization of existing land resources to mitigate GHG emissions.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».