Contribution of Biomass Supply Chains for Bioenergy to Sustainable Development Goals
Notice bibliographique
Résumé
This work evaluates the relationships between bioenergy and related biomass supply chains and the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs). Using Nilsson et al. (2016) seven-point scoring framework, the relationships between biomass supply for bioenergy and the SDGs were evaluated based on existing synthesis papers, modeling studies and empirical analyses, and expert knowledge. To complement this, contributions to SDG targets of 37 best practice case studies from around the world were documented. In reviewing these case studies, it was found that when supply chains are implemented appropriately and integrated with existing systems, they can have overwhelmingly positive contributions. Beyond directly contributing to SDG 7 (Affordable and Clean Energy), at least half of all case studies supported progress toward SDGs 8 (Decent Work and Economic Growth), 9 (Industry, Innovation, and Infrastructure), and 12 (Responsible Production and Consumption); however, the ways in which supply chains contributed often differed. Agricultural biomass supply chains (energy crops and residues) were most likely to contribute to SDGs 2 (Zero Hunger) and 6 (Clean Water and Sanitation), while waste and forest supply chains were most likely to contribute to SDG 15 (Life on Land). The development of bioenergy systems in rural and indigenous communities also indirectly supports societal SDGs such as SDGs 1 (No Poverty), 4 (Quality Education), 5 (Gender Inequality), and 10 (Reduced Inequalities). This work informs how SDGs can be used as a normative framework to guide the implementation of sustainable biomass supply chains, whether it is used for bioenergy or the broader bioeconomy. Recommendations for key stakeholders and topics for future work are also proposed.
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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 | 0,022 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».