Risk Economic Viability Focusing on Energy Efficiency in Three Genotypes of Elephant Grass in the Municipality of Alegre, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
The use, on a large scale, of fossil fuels and their derivatives has devastating long-term consequences for mankind. Therefore is an urgent need to seek new alternatives for sustainable energy production. This fact is one of the great challenges to be faced by researchers worldwide. Within this context, the elephant grass has been standing out successfully in the production of biomass for energy purposes. The purpose in this study was to analyze the economic viability of biomass production of three genotypes of elephant grass for energy purposes and to identify the risk by means of the Monte Carlo simulation. The economic indicators were obtained by calculating the Net Present Value (NPV), the Internal Rate of Return (IRR), and the Profitability Index (PI). To determine the degree of uncertainty, analysis of sensitivity was applied. Results indicated viability for all genotypes, especially the Guaçú/I.Z.2, with IRR of 17.79%. Variation in sale price of grass generates a greater impact on profitability, followed by the labor and fertilization costs. The risk of failure was relatively low, with the exception of Capim Cana D’África, 38.16%. Among the three genotypes studied, the G1 genotype (Guaçú/I.Z.2) stood out as the one with the best economic viability.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».