EFFECT OF FUEL PRICES ON COST-EFFECTIVENESS OF HEATING SYSTEMS FOR BROILER POULTRY BARNS
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in extraction have increased the supply of natural gas and increased the relative price difference between it and alternative fuels. However, natural gas is not available in many rural areas forcing poultry producers unable to access natural gas to use more expensive fuels. This paper determines the least cost appliance system and fuel source for heating a broiler chicken barn in Ontario, Canada. The empirical model estimates the amount of heat required for poultry production, selects appropriate heating appliances and fuel types, and calculates the final present value of costs over a 20-year period. Appliances examined include box heaters, radiant tube heaters and biomass boilers; fuels examined include natural gas, propane, heating oil and biomass. Natural gas is the least cost fuel for both box heaters and radiant tube heaters assuming there is an existing connection to a gas pipeline. However, natural gas heating systems become the most expensive approach if the poultry operator has to pay for a pipeline connection to the gas source. With no direct connection for natural gas, biomass boilers are the most cost efficient heating system, followed closely by radiant tube heaters fuelled by propane. Heating oil is the most expensive fuel examined and its costs are nearly double that for comparable box heaters and radiant tube heaters using propane.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».