Economic Analysis of Jatropha Bio-diesel Production in Sri Lanka
Notice bibliographique
Résumé
There has been an increasing trend in investments in renewable energy sources in the recent years. This study assesses the economic and financial feasibility of Jatropha production in Sri Lanka under the prevailing policy regime. The nominal protection coefficient and effective protection coefficients were employed to gauge the level of protection for bio-diesel production using Jatropha in Sri Lanka. The cost benefit analysis was performed to assess the feasibility of Jatropha bio-diesel production in Sri Lanka. The conventional measures like NPV, BCR, and IRR were used in financial and economic terms. Nominal Rate of Protection (NPR) was calculated by dividing the local Jatropha bio-diesel price by the border price of biodiesel. The NPR for Bio-diesel implies that nearly 47% of protection at local market level. Effective Protection Rate (EPR) for seed production is 90%, for oil extraction and bio diesel processing it is 128%. Implication of this is that the producers will be protected and they receive returns 47% greater than what they would have received under free market conditions for Jatropha cultivation. Except for the benchmark situation, all other considered scenarios produce a favourable NPV, BCR and IRR for Jatropha bio-diesel production. Economic benefits due to CO2 reduction were also considered in the analysis. KEYWORDS:Cost benefit Analysis, Jatropha Biodiesel, Protection Coefficient
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».