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Enregistrement W2467240835 · doi:10.3390/cli4020033

Biofuel Development Initiatives in Sub-Saharan Africa: Opportunities and Challenges

2016· article· en· W2467240835 sur OpenAlexaboutno aff
Patrick T. Sekoai, Kelvin O. Yoro

Notice bibliographique

RevueClimate · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaNational Research Foundation
Mots-clésBiofuelBusinessGovernment (linguistics)Natural resource economicsAviation biofuelEconomic growthJatrophaRenewable energyEuropean unionProduction (economics)BiodieselResource (disambiguation)Agricultural economicsEconomicsEconomic policyBioenergyEngineeringWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, biofuels have emerged as a suitable alternative to hydrocarbon fuel due to their foreseen potential of being a future energy resource. Biofuel development initiatives have been successfully implemented in countries like Brazil, United States of America, European Union, Canada, Australia, and Japan. However, such programmes have been stagnant in Africa due to various constraints, such as financial barriers, technical expertise, land availability, and government policies. Nonetheless, some countries within the continent have realized the potential of biofuels and have started to introduce similar programmes and initiatives for their development. These include the bioethanol production initiatives and the plantation of jatropha oil seeds in most Sub-Saharan African countries for biodiesel production. Therefore, this paper examines the biofuel development initiatives that have been implemented in several countries across Sub-Saharan Africa over the past few years. It also discusses the opportunities and challenges of having biofuel industries in the continent. Finally, it proposes some recommendations that could be applied to accelerate their development in these Sub-Saharan African countries.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,123 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations94
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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