INTERNATIONAL BIOENERGY TRADE: EXAMPLES, TRENDS AND BARRIERS OBSERVED BY IEA BIOENERGY TASK 40
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this paper is to present a synthesis of the main developments and drivers of international bioenergy trade in IEA bioenergy task 40 member countries.The use of biomass for energy varies in these countries between a few percent of the national energy supply up to significant shares (e.g.15-25% in Finland, Sweden and Brazil).In many European countries such as Belgium, Finland, the Netherlands, Sweden and the UK and, imported biomass forms already a significant part of the total biomass use (between 21-43%).International bioenergy trade is growing rapidly, far beyond what was deemed possible only a few years ago.For example, wood pellets are currently exported by Canada, Finland and (to a small extent) Brazil and Norway, and imported by Sweden, Belgium, the Netherlands, and the UK.In the Netherlands and Belgium, pellet imports nowadays contribute to a major share to total renewable electricity production.Major drivers for international demand are the large resource potentials and relatively low production costs in e.g.Canada, and high demand for biomass due to various policy incentives in importing countries.However, developing the required logistic infrastructure both in exporting and importing countries is required to access larger physical biomass volumes and to reach other (i.e.smaller) endconsumers.Trade in bio-ethanol is another example of a rapidly growing international market.With the EU-wide target of 5.75% biofuels for transportation in 2010 (and the recently announced target of 10% in 2020), exports from Brazil and other countries to Europe are likely to rise as well.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».