A simplified logistics model for integrating BIMAT and IBSAL to estimate harvest costs, energy input and emissions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Agriculture and Agri-Food’s Biomass Inventory Mapping and Analysis Tool (BIMAT) provides internet-based GIS functionality to query and visualize biomass inventory data in Canada. The Integrated Biomass Supply Analysis and Logistics (IBSAL) model is a modularized simulation of biomass supply chain. In this study, IBSAL modules are assembled to simulate harvesting of straw, stover, and switchgrass yields. The operations in this study started from combining for grain crop residues and ended in stacking bales on the field side. The equation C=aR^b Y^c was fitted to the simulated data to estimate constants a, b, and c for cost in $/dry tonne, energy input in MJ/dry tonne, and carbon emissions in kg CO2/dry tonne. Variable R is the fraction of above ground biomass removed during harvest and Y is the yield defined as biomass above ground (dry tonne/ha). These functions are supplied to the BIMAT portal and developed specific values for costs, energy input, and emissions on the map. The farm gate cost cost for the stacked bales ranged from $20 per dry tonne for high yielding regions of southwest Edmonton and Ontario to $27 per dry tonne for the eastern Ottawa region, and $31 per dry tonne for low yielding regions of central Saskatchewan. The costs are validated with published custom rates. It is recommended that the next step is to integrate IBSAL and BIMAT codes so the logistics values are generated and shown automatically on the map.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle