Analyzing UK’s Biogas from Waste Scheme Through the Lens of Circular Economy
Notice bibliographique
Résumé
The biogas from waste has emerged as a realistic and reliable renewable energy proposition and can deliver social-economic benefits when integrated with local communities. In the last decade, the biogas sector in European countries has seen unprecedented growth due to favorable policy supports and perceived social-economic benefits. Among different biogas producing schemes, waste to biogas using anaerobic digestion is considered most environment friendly due to minimum carbon leakage and positive waste resource recycling impact. Many countries, including the UK, envision creating a circular economy utilizing Biogas from Waste (BfW) recycling potential. This paper aims to analyze the state of the UK’s BfW scheme through the lens of circular economy and discern areas that need attention to usher BfW potential in supporting a circular economy. The paper also discussed key challenges and barriers to create a local circular economy using the BfW scheme. Based on the analysis, it is observed that the BfW scheme in the UK is currently impeded due to lack cross-sectoral policy coherence, and far from contributing to a circular economy. Additionally, the UK's waste to energy concept is concentrated around incinerator-based systems without much attention on improving resource efficiency and waste recycling. This paper makes three recommendations to improve prospects of the BfW scheme in the UK (1) decentralized approach in the BfW scheme development, (2) considering bio-waste and digestate as value streams, and (3) creating a policy cohesiveness across multiple departments.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».