MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2804437557 · doi:10.1021/acssuschemeng.8b01213

Sustainability Assessment of Renewable Energy in the United States, Canada, the European Union, China, and the Russian Federation

2018· article· en· W2804437557 sur OpenAlexaboutno aff
Edit Cséfalvay, István T. Horváth

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEnvironment and Conservation FundMagyar Tudományos Akadémia
Mots-clésEuropean unionRenewable energyFossil fuelCoalSustainabilityBiomass (ecology)BiofuelRenewable fuelsNatural resource economicsEnergy policyPrimary energyEnvironmental protectionNatural gasAgricultural economicsEnvironmental scienceBusinessWaste managementInternational tradeEngineeringEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomass is the oldest resource of energy for humans, and its use could slow the depletion rate of fossil fuel reserves and enable the development of sustainable energy and the chemical industry. The sustainability of the replacement of natural gas, crude oil, and coal with corn-based bioethanol was assessed by using the ethanol equivalents (EE) of fossil fuel resources used in the United States, Canada, the European Union, China, and the Russian Federation in 2008–2014. The calculations were based on first generation corn-based bioethanol technology as commercially practiced in the United States in 2008. Based on the EE2.3 values, the required volume of corn and the corresponding size of land were calculated and compared with the actual lands used for corn production, which is only enough to replace one-sixth of the fossil fuel resources in the United States, European Union, and China and practically insufficient in Canada and the Russian Federation. Until the utilization of electricity becomes practical and economical in aviation, biomass-based liquid fuels could be the sustainable alternative. The assessment of the replacement of natural gas, crude oil, and coal-based energy with renewable energy in these countries in 2008–2014 shows that a significant increase in the renewable energy portfolio is required.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,742
Score d'incertitude au seuil0,892

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations55
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACS Sustainable Chemistry & EngineeringMême sujetGlobal Energy and Sustainability ResearchTravaux en français237 207