Life cycle assessment of renewable energy technologies in Northern Africa: A critical review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle