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Enregistrement W2897678968 · doi:10.1680/jwarm.17.00014

Quantification of anaerobic digestion feedstocks for a regional bioeconomy

2018· article· en· W2897678968 sur OpenAlexfundno aff
Robin Curry, María Natividad Pérez-Camacho, Robert W. Brennan, Stephen Gilkinson, Thomas Cromie, Percy Foster, Beatrice Smyth, Angela Orozco, Elaine Groom, Simon Murray, Julie-Ann Hanna, Mark Kelly, Morgan Burke, Aaron Black, Christine Irvine, David W. Rooney, Steven F. Glover, G. McCullough, Aoife Foley, Geraint Ellis

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Waste and Resource Management · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University BelfastEuropean Regional Development FundInvest Northern Ireland
Mots-clésBiogasAnaerobic digestionBiorefineryWaste managementEnvironmental scienceBiodegradable wasteSewage sludgeGreenhouse gasManureBiogas productionBioenergyBiofuelSewageEngineeringMethaneChemistryAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anaerobic digestion (AD) for biogas production forms one of the fundamental building blocks of the bioeconomy, and a research programme has been under way in Northern Ireland, which culminated in the publication of a Biogas Research Action Plan 2020 in 2014. One important element of this programme was the identification of the need for an evidence base for the potential bioresource feedstocks. This paper reports the outputs of the quantification of feedstocks for AD research, which has identified the organic feedstocks available for biogas production on a regional basis and categorised these as: organic (biodegradable) fraction of municipal solid waste, sewage sludge, organic industrial and commercial wastes, manure from livestock, food wastes and energy crops. The research study further quantified the biogas and energy potential of these feedstocks and possible reductions in greenhouse gas emissions. The limitations of the research study are acknowledged and opportunities to address these and build on and extend the study are identified, including feedstocks for other bioeconomy processes and the application and further development of the biorefinery concept.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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