MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3121783176 · doi:10.54966/jreen.v16i3.395

Etude du potentiel de biomasse forestière en vue du développement des filières bois énergie en Algérie

2023· article· fr· W3121783176 sur OpenAlexaboutno aff
Saliha Haddoum, Abdelkader Rahmani, Racha Rahil Ben Brahim, Ouahid Zanndouche, Toudert Ahmed Zaïd

Notice bibliographique

RevueJournal of Renewable Energies · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceForestryPhysicsEnvironmental scienceHumanitiesGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce travail est une réflexion sur les possibilités de valorisation des déchets forestiers pour le développement des filières de bois énergie utilisant la technique de cogénération. Outre les impacts bénéfiques sur l’environnement, ces filières de bois énergie peuvent avoir des retombées socio-économiques qui pourraient contribuer au développement durable de régions désenclavées à l’intérieur du pays. Partant d’un inventaire forestier établi en 2007, nous avons simulé une filière en optant pour la cogénération en tant que procédé de transformation accessible et adapté au ‘portrait biomasse’ de l’Algérie, consolidé par une étude technico-économique très sommaire d’une centrale électrique de cogénération utilisant la biomasse comme combustible. La simulation a été faite au moyen du logiciel RETScreen développé par le gouvernement canadien pour encourager l’implantation de projets d’énergie renouvelable.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Renewable EnergiesMême sujetForest Biomass Utilization and ManagementTravaux en français237 207