Woody Biomass Mobilization for Bioenergy in a Constrained Landscape: A Case Study from Cold Lake First Nations in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Wood-based bioenergy systems developed and managed by Indigenous communities can improve their ability to thrive and grow economically and socially and improve their resource-based decision-making processes. In this study, we collaborated with Cold Lake First Nations (CLFN), a community located in Northern Alberta, Canada, to investigate the opportunities and challenges of biomass mobilization from different feedstocks. Based on remote sensing and ground data, harvest residue and fire residue feedstocks were identified within the boundaries of the community and inside a radius of 200 km at 18 and 39 oven-dry metric tonnes (odt)/ha, respectively. CLFN also received woody biomass from local oil and gas producers that operate in their traditional territory, which is estimated at 19,000 odt/year. Despite being abundant, the woody biomass is difficult to access due to the extensive human footprint that surrounds the area and constrains the landscape. In terms of greenhouse gas (GHG) mitigation, the potential also appears limited because the community has access to natural gas at a competitive and stable price, unlike off-grid communities. In terms of cost savings, the low oil and gas prices make the biomass resources (pellets) less competitive to utilize than the natural gas that is available in the community.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».