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Enregistrement W3083833621

Bioraffinage Innovatie Cluster Regio Gelderland (BIC-Gelderland) : Valorisatie lignocellulose-rijke biomassa Fase 1: Technische haalbaarheidsstudie

2020· article· nl· W3083833621 sur OpenAlexaff
Bouke Ankone, A. Jacobs, A.J.F. Brinkmann, Michiel Adriaanse, Spyros Bousios, Arie Hooimeijer, Raymond Jolink, Aldert van der Kooij, Joep Koene, Louis de Boer, L. van Dijk, Harm Beekhuis, Arjan Budding, P.F.H. Harmsen, Jan van Dam, Bert Annevelink, E.R.P. Keijsers, R. van Ree

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2020
Typearticle
Languenl
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensAkzoNobel (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCluster (spacecraft)Environmental scienceComputer scienceOperating system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Het doel van deze technische haalbaarheidsstudie is de ontwikkeling van duurzame valorisatie ketens voor lignocellulose rijke biomassastromen op basis van geselecteerde veelbelovende business cases. Daartoe is onderzocht in hoeverre regionaal beschikbare biomassa binnen de provincie Gelderland als grondstof kunnen dienen voor de Biobased Economy. Een zestal cases zijn beschreven waarbij er een duidelijke marktvraag ligt of grondstof beschikbaar is voor (alternatieve) toepassingen. Naast een algemene analyse van beschikbare regionale biomassastromen is per case beschreven wat de aanleiding is, de beschikbaarheid van de (bij voorkeur) regionale biomassastromen, het ontwerp van de waardeketen en processen, potentiele regionale marktoutlets voor biobased producten en energie, en potentiele knelpunten voor ketenontwikkeling/-implementatie. Ook is voor elke case een SWOT analyse uitgevoerd en een Canvas business case opgezet. Deze business cases zullen daar waar mogelijk binnen het innovatieprogramma BIC-ON verder worden uitgewerkt tot business plannen. Bij de start en tijdens de uitvoering van het project heeft het projectteam besloten de nadruk in eerste instantie te leggen op de definitie en ontwikkeling van een aantal regionale business cases die van direct belang zijn voor de in het consortium participerende marktpartijen en zodoende eventueel laaghangend fruit te kunnen oogsten en derhalve de korte-termijn marktimplementatie te bevorderen. Daarnaast is een meer generieke analyse gemaakt van mogelijke valorisatieopties voor lignocellulose biomassa voor de korte (< 2 jaar) en langere termijn (>2 jaar). Meer generiek zijn voor de valorisatie van lignocellulose biomassa een aantal technische en niet-technische knelpunten geïdentificeerd en zijn potentiële oplossingsrichtingen, inclusief noodzakelijke R&D voor de ontwikkeling van een aantal sleuteltechnologieën, gespecificeerd. Deze korte en langere-termijn R&D aspecten zullen nader worden geadresseerd in de pijler Natuurvezels van het BioEconomy Innovation Cluster – Oost Nederland (BIC-ON).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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