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Enregistrement W2606523391 · doi:10.1111/gcbb.12445

Status and prospects for renewable energy using wood pellets from the southeastern United States

2017· article· en· W2606523391 sur OpenAlexaff
Virginia H. Dale, Keith L. Kline, Esther S. Parish, Annette Cowie, Robert Emory, Robert W. Malmsheimer, Raphael Slade, C. Tattersall Smith, T. Bently Wigley, Niclas Scott Bentsen, Göran Berndes, Pierre Y. Bernier, Miguel Brandão, Helena L. Chum, Rocío Díaz‐Chavez, Gustaf Egnell, Leif Gustavsson, Jörg Schweinle, Inge Stupak, Paul Trianosky, Arnaldo Walter, Carly Whittaker, Mark Brown, G. M. Chescheir, Ioannis Dimitriou, Caspar Donnison, Alison Goss Eng, Kevin P. Hoyt, Jennifer C. Jenkins, Kristen Johnson, C. Levesque, Victoria Lockhart, M. Cristina Negri, Jami E. Nettles, Maria Wellisch

Notice bibliographique

RevueGCB Bioenergy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaCanadian Forest ServiceUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOak Ridge National LaboratoryBioenergy Technologies OfficeUT-BattelleBattelleEngineering and Physical Sciences Research CouncilU.S. Department of Energy
Mots-clésBioenergyBusinessEcosystem servicesSustainabilityRenewable energyCertified woodForest managementIncentiveNatural resource economicsContext (archaeology)AgroforestryBiodiversityEnvironmental scienceAgricultural economicsEnvironmental protectionEnvironmental resource managementEcosystemGeographyEconomicsEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The ongoing debate about costs and benefits of wood‐pellet based bioenergy production in the southeastern United States (SE USA) requires an understanding of the science and context influencing market decisions associated with its sustainability. Production of pellets has garnered much attention asUSexports have grown from negligible amounts in the early 2000s to 4.6 million metric tonnes in 2015. Currently, 98% of these pellet exports are shipped to Europe to displace coal in power plants. We ask, ‘How is the production of wood pellets in theSE USAaffecting forest systems and the ecosystem services they provide?’ To address this question, we review current forest conditions and the status of the wood products industry, how pellet production affects ecosystem services and biodiversity, and what methods are in place to monitor changes and protect vulnerable systems. Scientific studies provide evidence that wood pellets in theSE USAare a fraction of total forestry operations and can be produced while maintaining or improving forest ecosystem services. Ecosystem services are protected by the requirement to utilize loggers trained to apply scientifically based best management practices in planning and implementing harvest for the export market. Bioenergy markets supplement incomes to private rural landholders and provide an incentive for forest management practices that simultaneously benefit water quality and wildlife and reduce risk of fire and insect outbreaks. Bioenergy also increases the value of forest land to landowners, thereby decreasing likelihood of conversion to nonforest uses. Monitoring and evaluation are essential to verify that regulations and good practices are achieving goals and to enable timely responses if problems arise. Conducting rigorous research to understand how conditions change in response to management choices requires baseline data, monitoring, and appropriate reference scenarios. Long‐term monitoring data on forest conditions should be publicly accessible and utilized to inform adaptive management.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations69
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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