11. Substituting Biofuel for Coal: Determining the Optimal Perennial Grass Species and Nitrogen Fertilization Level for Bioenergy Production in Eastern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Renewable energy production has become an increasingly important issue in recent years due to climate change and energy security issues, and bioenergy crops may be able to supply a large amount of the world’s energy needs. Bioenergy is a carbon-neutral energy source, and perennial grasses are an ideal bioenergy crop due to their high growth rates and ability to grow under a range of conditions. To enhance grass productivity, nitrogen fertilization is often applied to this crop, but this can lead to increased Lafarge Cement in Bath, Ontario, three perennial grass species (Panicum virgatum, Schizachyrium scoparium and Andropogon gerardii) are being grown in conjuction with three fertilization treatments (0, 50 and 150 lbs. per acre of nitrogen as urea) to explore the tradeoffs associated with using nitrogen fertilizer in these bioenergy systems. Soil N2O emissions were measured weekly during the growing season following fertilizer application in May 2013. At the same time, various soil properties known to influence N2O emissions (e.g. pH, soil nitrate, soil temperature, soil moisture) were measured. Crop productivity was measured at the end of the growing season to determine the species and fertilization level at which GHG emission benefits are maximized. The results of this study will demonstrate the viability of perennial grasses as a bioenergy crop for industrial purposes in Eastern Ontario by identifying the maximum GHG benefits that this bioenergy system can achieve in this region.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».