Assessment of the Waste-to-Energy Potential from Alberta’s Food Processing Industry.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Alberta’s food processing industry is the second largest food waste producer after the household sector. Most of the waste currently produced from the food processing industry is landfilled. Decomposing landfill waste, moreover, emits greenhouse gases (GHG), which contribute to global warming. In this paper, we estimated the amount of food waste produced by Alberta’s food processing industry by developing a geographical information system (GIS)-based model with data from food processing companies in the province. The companies were selected such that all sizes, types, and geographic locations were considered. The information was gathered on the amount and characteristics of food waste, the location of the processing facilities, and the food waste disposal method and then the total amount of food waste generated in Alberta was estimated. In addition, GIS maps were created to show the distribution of food waste throughout the province and the availability intensity. Finally, we estimated the potential energy that could be produced in the form of biogas and electricity using Alberta’s food processing waste and mapped it as well. There is a potential to generate 852 GWh of electricity per year from Alberta’s food processing waste, which is about 1% of the province’s total electricity generation. This potential capacity could help in the development of waste-to-value-added facilities in Alberta.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle