Evaluating microalgae‐to‐energy ‐systems: different approaches to life cycle assessment (<scp>LCA</scp>) studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Life cycle assessment ( LCA ) is a valuable tool for determining the environmental impacts associated with different products and has been widely used to assess biofuel production. As a scientific methodology rather than a standardized test, every LCA may be thought of as unique in terms of the selection of functional units or determination of system boundaries. Researchers generally tailor the method to meet the specific goals of their own investigations. This review examines a number of LCAs used to evaluate microalgae‐to‐energy systems, and evaluates their contributions in terms of their ability to support commercialization efforts in this sector. To this end, a new scoring system for LCAs is proposed based on input/output flows, data origin, production technologies and system boundaries, selection of assumptions and variables, as well as the ability to track environmental, economic, and social impacts. The review suggests that, while a wide variety of new technological pathways for microalgae‐to‐energy systems are being assessed, the majority of studies reported employ relatively limited system boundaries that may not capture the full impacts of the processes. The number of environmental impact factors being tracked is limited, and many studies do not consider important impacts such as water or land use. Most studies do not incorporate critical information about economics related to new process configurations, which will be essential to support commercialization efforts in this area. © 2016 Society of Chemical Industry and John Wiley & Sons, Ltd
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».