The Contributions of Biomass Supply for Bioenergy in the Post-COVID-19 Recovery
Notice bibliographique
Résumé
This research investigates how biomass supply chains (BSChs) for bioenergy within the broader bioeconomy could contribute to the post-COVID-19 recovery in three dimensions: boosting economic growth, creating jobs, and building more resilient and cleaner energy systems in four future scenarios, in the short term (by 2023) and long term (by 2030). A SWOT analysis on BSChs was used for generating a questionnaire for foresight by a two-round Delphi study. To interpret the results properly, a short survey and literature review is executed to record BSChs behavior during the pandemic. In total, 23 (55% response rate) and 28 (46% response rate) biomass experts from three continents participated in the Delphi and the short survey, respectively. The strongest impact from investment in BSChs would be on economic growth, followed by a contribution to the resilient and cleaner energy systems and job creation. The effects would be more visible in the long- than in the short-term period. Investments with the most impact on recovery are those that improve biomass material efficiency and circularity. Refurbishment of current policies to enhance the supply of biomass as a renewable resource to the future economy is a must.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».