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Enregistrement W2783307723 · doi:10.15302/j-fase-2017168

Will biomass be used for bioenergy or transportationbiofuels? What drivers will influence biomass allocation

2017· article· en· W2783307723 sur OpenAlexaff
Jinguang Hu, William Cadham, Susan vanDyk, Jack Saddler

Notice bibliographique

RevueFrontiers of Agricultural Science and Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioenergyBiofuelBiomass (ecology)Corn stoverEnvironmental scienceBagasseAgricultureLignocellulosic biomassAgronomyPulp and paper industryWaste managementEngineeringEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Potential competition for biomass for current and future bioenergy/biofuel uses in Brazil, Denmark, Sweden and the USA were compared. In each of these countries, bioenergy and biofuels are already important in their energy mix. However, there is limited competition for biomass between bioenergy (heat/power/residential/industrial) and transportation biofuel applications. This situation is likely to continue until advanced biofuel technology becomes much more commercially established. In each of these countries, biomass is predominantly used to produce bioenergy, even in those regions where biofuels are significant component of their transportation sector (Brazil, Sweden and USA). The vast majority of biofuel production continues to be based on sugar, starch and oil rich feedstocks, while bioenergyis produced almost exclusively from forest biomass with agricultural biomass having a small, but increasing, secondary role. Current and proposed commercial scale biomass-to-ethanol facilities almost exclusively use agriculture derived residues (corn stover/wheat straw/sugarcane bagasse). Competition for biomass feedstocks for bioenergy/biofuel applications, is most likely to occur for agricultural biomass with coproduct lignin and other residues used to concomitantly produce heat and electricity on site at biofuel production facilities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,005
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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