Integrating policy, market, and technology for sustainability governance of agriculture-based biofuel and bioeconomic development in the US
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The scaled-up production of biofuels and bioproducts in the US is likely to cause land use expansion and intensification domestically and internationally, possibly leading to undesirable environmental and socioeconomic consequences. Although these concerns have been widely recognized, sustainability governance systems are yet to be developed. Here, we review (1) the US bioenergy policies, (2) biofuel production and market trends, (3) major sustainability concerns, and (4) existing regulations and programs for sustainability governance, including potential interactions with markets and technology. US bioenergy policy dates back to the 1970s and has evolved over time with various tax incentives plus production mandates in recent key legislation. Commercial production of cellulosic biofuels is impeded largely by technology and cost barriers. Uncertainties exist in the estimates of environmental and socioeconomic impacts due to the lack of empirical data and knowledge of complex relationships among biofuel and bioeconomic development, natural ecosystems, and socioeconomic dimensions. There are various existing sustainability governance mechanisms on which a biofuel sustainability governance system can be built on. Considering all these, we propose an adaptive system that incorporates regulations, certification, social norms, market, and technology for sustainability monitoring and governance, and is able to contribute to addressing the overall environmental concerns associated with collective land use for food, fiber, and fuel production. Building on existing programs and mechanisms and with proper monitoring of biofuel and bioproduct development, such a governing system can be developed and implemented in response to sustainability concerns that may arise as biofuel and bioproduct production increases.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».