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Enregistrement W2316738208 · doi:10.2524/jtappij.65.539

Utilizing Wood Biomass as Energy such as Power Generation and Thermal Use-Current Situation of its Utilization and Problems to be Solved when Developing Biomass Utilization into Business-

2011· article· en· W2316738208 sur OpenAlexaff
Junji Shinoda

Notice bibliographique

RevueJAPAN TAPPI JOURNAL · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetallurgy and Material Science
Établissements canadiensCanadian Journal of Communication (Canada)The Journal of Student Science and Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomass (ecology)Current (fluid)Electricity generationNatural resource economicsThermal energyEnvironmental scienceEnergy (signal processing)Power (physics)Waste managementEnvironmental economicsBusinessEconomicsEngineeringAgronomyMathematicsElectrical engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

2002年の新エネルギー法政令改正に伴い,木質バイオマス発電施設建設への助成策が講じられ,企業や自治体,森林組合などによる施設整備が相次いだ。また,2003年にはRPS法が施行され,木質バイオマス発電施設の建設が加速された。さらに,セルロース系バイオエタノールなどの次世代バイオ燃料開発,バイオマス熱の利用拡大,バイオマス混焼による石炭火力発電などの木質バイオマスエネルギー利用に関する計画が幅広く進められている。不況などの影響で木質チップへの需要が緩和する事態が続いていたが,昨今,バイオマス混焼による石炭火力発電やバイオマス専焼の大型発電所などが計画されるようになり,再び需給がタイト化すると予想されている。森林資源のカスケード利用の観点からは,エネルギー利用は最終的な手段と位置づけられるが,昨今ではESCO,カーボンオフセット,CO2排出量取引などの新たな付加価値を付加したビジネスモデルも相次ぎ発表され,さらには木質バイオマス発電の固定価格買取制度の導入も見込まれている。こうした情勢変化は,最大の課題となっていた事業採算性にも期待をつなげる雰囲気を創り出しつつある。木質バイオマス利用による産業化はなかなか容易でないことも確かだが,一方ですぐにでもできることがあることも確かだ。CO2削減などを目的にいくつかの事業が動き出しているタイミングをとらえ,地域にバイオマス活用の道筋をつけていくことが必要だろう。2020年の木材自給率50%・低炭素社会実現を謳った『森林・林業再生プラン』の有効な促進策としても,強力に推進すべき時を迎えていると言えるだろう。

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,703

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,141 · 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'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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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