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Enregistrement W4309191335 · doi:10.1080/15567036.2022.2143960

Life cycle assessment of renewable energy technologies in Northern Africa: A critical review

2022· review· en· W4309191335 sur OpenAlexaff
Chima Cyril Hampo, Damilola Oluwatobi Ojo, Dare Ebenezer Olatunde, Obasih Judith Isioma, Oluwatosin Omolola Oni, Adaku Jane Echendu, Musa Mathew, Modupeoluwa Abisoluwa Adediji, Seun Oladipo, Peace Oluwatomisin Aro

Notice bibliographique

RevueEnergy Sources Part A Recovery Utilization and Environmental Effects · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyLife-cycle assessmentGreenhouse gasNatural resource economicsWork (physics)Fossil fuelBioenergyScope (computer science)Environmental impact assessmentEnvironmental resource managementEnvironmental protectionEnvironmental scienceEngineeringProduction (economics)EconomicsEcologyComputer scienceWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need to transition from fossil energy sources, a major contributor to greenhouse gases has become more critical than ever in the face of rising climate threats. Consequently, there has been a wider acceptance and deployment of renewable energy sources. Life Cycle Assessment (LCA), on the other hand, is a standardized tool that has been deployed to comprehend the environmental effects of these alternative energy systems. Most studies conducted in LCA on renewable energy are mostly featured in regions like Europe, Asia, North and South America. While leaving a substantial gap in the volume of work conducted so far in Africa, especially concerning North African countries, a region that shares the largest energy-related CO₂ emissions in the continent. Thus, an in-depth review article is required to discuss the state-of-art on life cycle assessment of renewable energy technologies in North Africa, highlighting the region’s peculiarities, outlook, and future prospects. Aspects including the study’s overview, goal, scope, kind of renewable energy sources, functional unit, system boundary, and impact categories are included in this review. Results from this review reveal that studies on LCA in this area of work are still at their early stages, accounting for only 2% of the total LCA research in the continent, with solar and bioenergy constituting most of the case studies with 27% and 33% of the total research outlook. In terms of GWP contribution, bioenergy and wind energy recorded the most and least impact in the region, respectively. Findings from this review can help policymakers and researchers have a broader understanding of the environmental contributions of various renewable energy deployed in the region while seeking to improve and regularize the LCA methodology as a standard tool for evaluation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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