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Enregistrement W4229451520 · doi:10.3280/efe2021-002003

A perspective of global biofuel policies

2022· article· en· W4229451520 sur OpenAlexaboutno aff
Sudip Kumar Das

Notice bibliographique

RevueECONOMICS AND POLICY OF ENERGY AND THE ENVIRONMENT · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy, Environment, and Transportation Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofuelGreenhouse gasSustainabilityEnergy securitySubsidyNatural resource economicsAgricultural economicsBusinessIncentiveFood securityConsumption (sociology)European unionEconomicsAgricultureRenewable energyEconomic policyGeographyEngineeringMarket economyWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biofuels have drawn the attention of policymakers as a medium to address concerns of energy security, climate change and socio-economic development. The paper examines the biofuel policies of the major biofuel producing nations and analyzes the key instruments being adopted by them during the last decade such as blending mandates, financial incentives, subsidies, import tariffs, greenhouse gas (GHG) emission and carbon trading. The countries are categorized by continent and covers Asia (India, China, Malaysia, Indonesia and Thailand), Europe (European Union, Germany and France), South America (Brazil, Argentina), North America (USA, Canada) and Australia. The paper assesses whether the blending mandates had the desired impact on realization of policy targets and examines the impact of biofuel policies on the socio-economic development and environmental sustainability in these nations. Most countries continue to use sugarcane, corn, grains, and vegetable oils as feedstock for biofuel production thereby raising concerns about their adverse impact on food prices and food availability to the underprivileged people. Biofuel policies for this paper refer to policy instruments, strategies and programs which were established to aid and manage the production and consumption of biofuels - both ethanol and biodiesel.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,983

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 technologies0,0000,001
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 GPT0,204
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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