Market prospects for biochar production and application in California
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The state of California could play an important role in emerging markets for biochar, due in part to the availability of low‐value biomass resources and their potential for use in agriculture sector. In this study, we assess the scale of production and use, and comment on potential markets for biochar in California. We explore various sectors for the application of biochar produced from local biomass using surveys and a market‐sizing approach. A market‐oriented approach for biochar innovation and the ecosystem around a biochar producer is also discussed. Next, we identify barriers to biochar market success in the present and the near future based on a survey of local producers. Among the barriers analyzed, access to capital investment for scale‐up is the biggest barrier experienced by a majority of producers, followed by market and demand. When grouped under different categories, the extent of barriers decreased in the order: market > scale‐up > technical > socio‐political > environmental. Most producers anticipate that revenues from carbon offset credits would help them scale up their facilities and expand the biochar market. In the near future, soil‐based applications of biochar could be the most likely market for biochar, followed by filtration, livestock feed, and manure management. As the industry evolves, rewarding carbon credits, increasing awareness and improving production processes are expected to help commercialize biochar. Finally, we offer recommendations to promote the growth of biochar in California. © 2021 Society of Chemical Industry and John Wiley & Sons, Ltd
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».