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Enregistrement W3200748933 · doi:10.4236/jsbs.2021.113011

Ancillary Impacts of Harvest Residue Pelletization

2021· article· en· W3200748933 sur OpenAlexaff
Ryan Jacobson, Shahab Sokhansanj, Dominik Röeser, Jason Hansen, R. Bhushan Gopaluni, Xiaotao Bi

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Bioenergy Systems · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTonneLiberian dollarBusinessPelletizingEnvironmental scienceAgricultural economicsNatural resource economicsPelletsWaste managementEnvironmental economicsEconomicsFinanceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyzes the implications on employment, taxation, and wildfire fuel reduction costs when using mobile pellet mills to remove biomass and reduce wildfire fuels. Wildfire suppression costs in British Columbia have exceeded the set budget in 9 of the last 10 years and the province has only reduced the fuel load on a fraction of the high-risk hectares. Using a novel high-moisture mobile pellet mill allows the production of 89,000 tonnes of wood pellets each year for a price of $293 . Each tonne produced also provides $546 in additional benefits from employment, taxation, and reductions in the cost to perform fuel treatments. The presented research found that 11 employees are needed to operate a mobile pellet mill, with total employment of 242 for 22 systems across BC. The assessed system can also avoid $5.5 million in employment insurance payments. The 22 systems also provide $323,000 in taxable profits and $524,000 from income taxes from employees. Fuel treatment with the researched systems costs $1112 . A cost-benefit analysis shows that the system provides $2.97 in benefits for every dollar invested.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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