MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2125214656 · doi:10.1139/a03-001

Modeling the role of papermill sludge in the organic carbon cycle of paper products

2003· article· en· W2125214656 sur OpenAlexaffvenue
Warren Mabee, Dipankar Roy

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaperboardEnvironmental scienceWaste managementSewage sludgeCarbon cycleCarbon fibersLife-cycle assessmentPulp and paper industrySewage treatmentProduction (economics)Environmental engineeringEngineeringEcologyEcosystemBiologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fundamental information about the chemistry of sludge, published rates of sludge generation, and models of paper production and wastepaper recycling were combined to create a predictive model. The goal of the modeling exercise was to determine and project global sludge production until the year 2050. It was predicted that a global shift in paper and paperboard production would result in the Asia-Pacific region emerging as a major producer of papermill sludge. Global production of papermill sludge was predicted to rise over the next 50 years by between 48 and 86% over current levels. Sludge was found to contain a large amount of woody organic material, but the proportion of this material in the sludge was found to drop as recycling programs were implemented. Sludge was also found to contain a large amount of woody carbon, which comprised about 30% of the total sludge solids. The presence of such a large proportion of woody carbon may become important if a system of carbon crediting is implemented for the forest industry. Key words: carbon cycle, forests, papermill sludge, modeling, life cycle analysis.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,209 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations28
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental ReviewsMême sujetEnvironmental Impact and SustainabilityTravaux en français237 207