Straw Utilization in China—Status and Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
As the world’s largest grain producer, China’s straw yield was 700 million tonnes in 2014. With a national utilization rate of 80% in 2015, there is still a large amount of straw burned in open-field, resulting in air pollution and a reduction in the quantity available as a source of bioenergy. This paper conducts a literature review of success stories and major challenges in comprehensive straw utilization in and out of China. It is noted that nationwide long-term feasible and sustainable straw utilization at a high rate is a highly complex operation, involving most societal sectors, many people and facilities often at different regions. Scenarios were analyzed to estimate the energy potential and air emission reductions China would accomplish in 2020 by converting an additional 5 or 10% of straw-yield to biofuel. Currently, the approach to control straw burning in China is primarily administrative, relying heavily on prohibition and penalties, inconsistent across policy areas and geography, and lacking in long-term planning. Consequently, the effectiveness of the current approach is limited. The main cause of burning is a lack of infrastructure, effective preventive measures, and viable alternatives. Recommendations aimed at promoting a circular bio-economy around using crop straw as resources were provided, including improving straw utilization rates and reducing open-field burning.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».