Notice bibliographique
Résumé
This study analyzes the economics of transshipping biomass from truck to train in a North American setting. Transshipment will only be economic when the cost per unit distance of a second transportation mode is less than the original mode. There is an optimum number of transshipment terminals which is related to biomass yield. Transshipment incurs incremental fixed costs, and hence there is a minimum shipping distance for rail transport above which lower costs/km offset the incremental fixed costs. For transport by dedicated unit train with an optimum number of terminals, the minimum economic rail shipping distance for straw is 170 km, and for boreal forest harvest residue wood chips is 145 km. The minimum economic shipping distance for straw exceeds the biomass draw distance for economically sized centrally located power plants, and hence the prospects for rail transport are limited to cases in which traffic congestion from truck transport would otherwise preclude project development. Ideally, wood chip transport costs would be lowered by rail transshipment for an economically sized centrally located power plant, but in a specific case in Alberta, Canada, the layout of existing rail lines precludes a centrally located plant supplied by rail, whereas a more versatile road system enables it by truck. Hence for wood chips as well as straw the economic incentive for rail transport to centrally located processing plants is limited. Rail transshipment may still be preferred in cases in which road congestion precludes truck delivery, for example as result of community objections.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,002 |
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 ».