The water footprint of peat from tropical and boreal locations
Notice bibliographique
Résumé
Peat, when used for energy or for horticulture, is a form of biomass that develops in mires or peatlands over a period of hundreds of years. Recent studies have shown the large water footprints of bioenergy and hydropower. The concept of the water footprint (WF) uses a life cycle approach by taking water use in production chains into account and in this way distinguishes between direct and indirect water use. This study adopts the WF life cycle approach for the assessment of indirect water use for peat from tropical and boreal climates. In this way, it includes the WF related to the formation of peat hundreds of years ago. The blue WFs are determined by evaporation on the one hand and peat growth rates on the other. The study shows that WFs of peat are comparable to WFs (m3 per GJ) of presently available bioenergy. Counterintuitively, the indirect blue WFs are smallest for peat from tropical locations in Indonesia, where evaporation rates are high, and largest for locations in the boreal areas with relatively small evaporation rates. For Indonesia, the blue WF was 8 m3 per kg dry mass; for boreal areas, blue WFs ranged between 11 (western Canada) and 15 m3 per kg dry mass. In the boreal areas, both evaporation and growth rates are smaller than in tropical areas, but peat growth is relatively smaller than evaporation rates resulting in relatively large blue WFs. The WF of total annual peat production lies between 122 and 231 Gm3 which has been established over hundreds of years. When compared to the annual blue WF of humanity of 1025 Gm3 per year, the contribution of the WF of peat is small.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».