Systematic assessment of triticale‐based biorefinery strategies: investment decisions for sustainable biorefinery business models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Strategic investments in biorefinery projects are increasingly being made, and involve non‐traditional decision making, especially considering the technology and market risks involved. From the investor's perspective, the decision‐making process leading to product/process combinations for implementation as a biorefinery to achieve a sustainable business model and good economic returns is not obvious. Typical metrics used for investment decision making have some limitations regarding the recognition of acceptable technology risks relative to economic returns. They often do not appropriately consider factors and analyses related to, for example, environmental impact and the longer term competitive position of new product portfolios. The methodology presented in this article is an approach to identifying a ‘practical’ set of multi‐disciplinary decision‐making criteria to enable the selection of the preferred product/process biorefinery implementation strategy. The case of investment options in the triticale (X Triticosecale Wittmack) biorefinery is used as an example. Through this risk‐based methodology, technology risks as well as economic, environmental, and competitive benefits associated with different business model options are identified. This methodology leads to the development of a series of multi‐criteria decision‐making (MCDM) panels to define a set of practical criteria suitable for a final MCDM for the identification of triticale‐based biorefinery alternatives leading to long‐term and sustainable business models. © 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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».