Systematic assessment of triticale‐based biorefinery strategies: environmental evaluation using life cycle assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Triticale ( X Triticosecale Wittmack) is a non‐food energy crop with potential as a biorefinery feedstock. In addition to technical, economical, and commercial risks, it is of critical importance that environmental issues be considered in the decision‐making process regarding the development of the triticale‐based biorefinery. In this study, life cycle assessment (LCA) has been used for this purpose. To facilitate overall decision‐making including economic and other metrics, the number of environmental indicators should be minimized, and yet at the same time, these indicators should be representative, comprehensive, and easy to interpret. To identify such a set of environmental indicators from LCA results, a multi‐criteria decision‐making (MCDM) panel study was carried out and an external set of normalization factors used to assist in this decision‐making context. The influence of eight technology choices on the environmental impacts resulting from the production of ethanol, polylactic acid (PLA), and thermoplastic starch (TPS) blend was assessed. Moreover, the environmental benefits of improved triticale yield and its ability to grow on marginal land were assessed. Although the complete spectrum of environmental impact categories was evaluated, the MCDM panel selected four criteria to be brought forward to an overall decision‐making panel. The greenhouse gas (GHG) emissions metric was judged as the most important, followed by non‐renewable resource depletion, cropland occupation, and human health. Moreover, it was shown that certain technology choices such as ultra‐filtration and cogeneration significantly influence the environmental impacts of the triticale biorefinery. © 2018 Society of Chemical Industry and John Wiley & Sons, Ltd
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».