Production of biomass for energy from sustainable forestry systems: Canada and Europe
Notice bibliographique
Résumé
Forest ecosystems are the world’s largest accessible source of biomass. Under varying levels of management intensity, much of this biomass is used for conventional forest products such as lumber, pulp, and panels. Th roughout most of the developing world, forest biomass is also harvested for energy, and for cooking, heat, and other daily needs. Increasingly in the western industrialized world also, interest is focused on the forest as a feedstock for bioenergy, a sustainable, carbon-neutral alternative to fossil energy. Forest biomass for energy may come from harvesting residues, from silvicultural treatments or from utilization of otherwise unmerchantable species or assortments. To be truly sustainable, forest systems harvesting biomass for energy must consider nutrient cycling, wood ash recycling, carbon sequestration, stand productivity, and soil and water conservation, as well as cost-effi cient forest operations. Social and cultural issues must also be taken into account. In many jurisdictions, policy and tax measures can help to make this form of renewable energy a viable alternative. Using biomass for energy from existing forestry systems is an alternative to growing short-rotation woody crops specifi cally for energy purposes. It is particularly suited to regions such as northern Europe and Canada, where forest resources are abundant. Natural phenomena which may be associated with climate change may provide signifi cantly enhanced availability of such forest biomass, but sustainability of supply must always be considered.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».