Systematic assessment of triticale‐based biorefinery strategies: market competitive analysis for business model development
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Triticale (X Triticosecale Wittmack) is a high‐productivity cereal crop that holds great promise as an industrial feedstock for agricultural biorefineries, as it can grow on marginal lands. Several product derivatives can be envisioned; however, they need to be systematically explored and assessed using a sustainability perspective, in order to define a business model that would lead to a long‐term competitive position. This study presents a competitive analysis of triticale‐based product‐process alternatives defined on ethanol, polylactic acid (PLA), and thermoplastic starch polymer blends (TPS/PLA) product platforms. As part of the analysis framework, we sought to identify a set of important market‐oriented criteria for multi‐criteria decision‐making (MCDM), prior to an overall sustainability assessment in which techno‐economic and environmental criteria are considered as well. From an initial set of necessary competitiveness criteria, three ‘most‐important’ competitiveness criteria for the sustainability assessment of the PLA platform were identified including competitive access to biomass, competitiveness on production costs, and the potential to manage market price volatility. Certain key factors have been highlighted for each platform as an outcome of the competitiveness assessment, such as the impact of value‐added co‐products on the competitive position of commodity‐based product portfolios, and the advantage of combining grain and straw process lines for specialty‐based product portfolios leading to improved competitive potential. © 2018 Society of Chemical Industry and John Wiley & Sons, Ltd
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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 | 0,015 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».