An Investigation into the Adoption Rate of Anaerobic Digestion and Biogas Systems in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Waste is an innate by-product of human activity and waste management practices are integral to the sustainability of almost all industries. Such practices are increasingly important for Alberta given the large amount of waste produced and the growing environmental constraints. On a per capita basis, Alberta has the highest rate of waste generation in Canada. Agriculture and Municipal Solid Waste (MSW) are the top two sectors that produce the largest quantities of organic waste. The production and management of waste entails a variety of costs that include substantial environmental costs, missed economic opportunity costs and landfill costs. These are primarily associated with the handling and processing of organic waste (i.e. manure and other substances). As well, the breakdown of organic waste streams generates Green House Gas (GHG) emissions, and, if left untreated or poorly managed, these organic waste streams can become a significant source of air and water pollution. Further, not employing more advanced methods of organic waste disposal that create valuable by products (such as renewable fuel) can be seen as a missed economic opportunity. Given these costs and the greater attention given to environmental constraints and quality, along with the expanding opportunity for livestock production and the growing municipal waste issues, there is a pressing need for solutions. In many jurisdictions at least a partial solution has been the implementation of Anaerobic Digestion (AD) and biogas systems.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».