De-Risking Wood-Based Bioenergy Development in Remote and Indigenous Communities in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Remote and Indigenous communities in Canada have a unique opportunity to mobilize the vast amount of wood-based biomass to meet their energy needs, while supporting a local economy, and reducing greenhouse gas (GHG) emissions. This study realized in collaboration with five remote and Indigenous communities across Canada investigates the main barriers and potential solutions to developing stable and sustainable wood-based bioenergy systems. Our results highlight that despite the differences in available biomass and geographical context, these communities face common policy, economic, operational, cultural, social, and environmental risks and barriers to developing bioenergy. The communities identified and ranked the biggest barriers as follows; the high initial investment of bioenergy projects, the logistical and operational challenges of developing a sustainable wood supply chain in remote locations, and the limited opportunities for community leadership of bioenergy projects. Environmental risks have been ranked as the least important by all the communities, except for the communities in Manitoba, which ranked it as the second most important risk. However, all the communities agreed that climate change is the main environmental driver disturbing the wood-based bioenergy supply chain. To de-risk the wood-based bioenergy system, we suggest that stable and sustainable supply chains can be implemented by restoring community-based resources management supported by local knowledge and workforce. Using local knowledge can also help reduce the impacts caused by biomass harvesting on the ecosystem and avoid competition with traditional land uses. Including positive externalities to cost benefit analysis, when comparing bioenergy systems to existing energy installation, will likely make bioenergy projects more attractive for the community financially. Alternatively, supporting co-learning between partners and among communities can improve knowledge and innovation sharing.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle