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Enregistrement W2192164322 · doi:10.5558/tfc2014-127

Green gold of Africa – Can growing native bamboo in Ethiopia become a commercially viable business?

2014· article· en· W2192164322 sur OpenAlexaffvenue
Felix Böck

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBamboo properties and applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBambooBusinessRenewable energySustainabilityNatural resource economicsNatural resourceRaw materialSustainable developmentAgroforestryEngineeringEnvironmental scienceEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With concerns about climate change and the search for sustainable construction materials, significant attention is now being paid to Africa's natural resources. Ethiopia, known as Africa's political capital, has a rapidly expanding economy with increasing demand for new construction materials. Through public private partnerships projects the country is developing a sustainable business model to promote bamboo as a raw material. The subtropical zone of Ethiopia is home to approximately 65% of Africa's bamboo resources, an area of over 1 million hectares. Bamboo is potentially an ideal source of local, sustainable purpose-engineered building materials for growing cities not only in Ethiopia but across Africa. Production of conventional construction materials such as steel and concrete is expensive, highly energy intensive and unsustainable, requiring large quantities of water and is strongly dependent on imported raw materials. Bamboo is a renewable building material widely cultivated in Ethiopia but not yet utilized in modern construction. Structural Bamboo Products (SBP), similar to engineered wood products, have excellent potential to partially replace the use of more energy-intensive materials. Projects such as African Bamboo are taking steps in managing, cultivating and using Ethiopian bamboo species to help mitigate rapid deforestation in East Africa by creating alternative “wood” sources and sustainable business opportunities.

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 enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil0,995

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations11
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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