Salvage harvesting for bioenergy in Canada: From sustainable and integrated supply chain to climate change mitigation
Notice bibliographique
Résumé
Driven by the policy imperatives of mitigating greenhouse gas (GHG) emissions and improving energy security, an increasing proportion of global energy demand is being met by nonfossil energy sources. The socioeconomic and environmental benefits of replacing fossil fuels with bioenergy are complex; however, debate continues about issues such as best practices for biomass removal, stable supply chains, and GHG mitigation. With the greatest biomass per capita in the world, Canada could play an increasing role in the future of global bioenergy and the emerging bioeconomy. This paper reviews the utilization of feedstock salvaged after natural disturbances (fire and insect outbreaks) to supply wood‐based bioenergy, by addressing the following multidisciplinary questions: (1) How much salvaged feedstock is available, and what are the uncertainties around these estimates? (2) How can sustainable practices to support increased removal of biomass be implemented? (3) What are the constraints on development of an integrated supply chain and cost‐effective mobilization of the biomass? (4) Is the quality of biomass from salvaged trees suitable for conversion to bioenergy? (5) What is the potential for climate change mitigation? In average, salvaged feedstock from fire and insects could theoretically provide about 100 × 10 6 oven Dry ton (ODT) biomass per year, with high variability over time and space. Existing policies and guidelines for harvesting of woody biomass in Canadian jurisdictions could support sustainable biomass removal. However, uncertainties remain as to the development of competitive and profitable supply chains, because of the large distances between the locations of this feedstock and available processing sites. Another uncertainty lies in the time needed for a benefit in climate change mitigation to occur. A flexible supply chain, integrated with other sources of biomass residues, is needed to develop a cost‐efficient bioenergy sector. This article is categorized under: Bioenergy > Climate and Environment
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».