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Enregistrement W3125294869 · doi:10.1787/235683015007

Energy and Greenhouse Impacts of Biofuels: A Framework for Analysis

2008· preprint· en· W3125294869 sur OpenAlexfundno aff
Daniel M. Kammen, Alexander E. Farrell, Richard J. Plevin, Andrew D. Jones, Gregory F. Nemet, Mark A. Delucchi

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2008
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNational Science Foundation
Mots-clésBiofuelGreenhouse gasNatural resource economicsLand useLand use, land-use change and forestryClimate changeResource (disambiguation)Environmental scienceEnvironmental economicsLife-cycle assessmentEnvironmental resource managementProduction (economics)EconomicsEngineeringWaste managementComputer scienceCivil engineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we review some of the basic energy balance and climate change impact issues associated with biofuels. For both the basic energy and greenhouse gas balances of producing and using a range of fuels, and for the increasingly debated and important issues of non-greenhouse gas impacts such as land, fertilizer, and water use, we conclude that an improved framework for the analysis and evaluation of biofuels is needed. These new methodologies and data sets are needed on both physical and socioeconomic aspects of the life-cycle of biofuels. We detail some of components that could be used to build this methodology and highlight key areas for future research. We look at the history and potential impacts of building the resource base for biofuel research, as well as at some of the land-use and socioeconomic impacts of different feedstock-to-fuel pathways.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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