6. Perennial grasses as a viable biofuel source in eastern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Climate change and energy security issues have made renewable energy production an important global issue. Bioenergy crops may be able to provide a large amount of the world’s energy needs; therefore it is important to determine their potential for viable and sustainable use. Perennial grasses are an ideal bioenergy crop because they grow quickly across a wide range of climatic and soil conditions. Nitrogen based fertilizers are often used to increase productivity but overuse can lead to excessive nitrous oxide (N2O) emissions, a greenhouse gas (GHG) 300 times more potent that carbon dioxide (CO2). Fertilizing becomes counterproductive when N2O emissions outweigh the benefit gained from reduction in CO2 emissions. Three perennial grass species (Panicumr virgatum, Schizachyrium scoparium and Andropogon gerardii) were grown in collaboration with Lafarge Cement in Bath, Ontario. Each species was grown under three different fertilization regimes: 0, 50 and 150 lbs/acre of nitrogen as urea. Results of one study indicate that low levels of fertilizer addition enhance the GHG benefits of the grass, but results from another site suggest no benefit. Our current research is exploring the importance of various soil processes to production of GHG’s in these perennial grass bioenergy systems, and whether the grasses alter soil conditions to favor certain soil processes. The information gained will help to further predict the feasibility of using nitrogen fertilizers to enhance production in these bioenergy systems and the overall viability of bioenergy crops for cement manufacturing and other applications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».