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Enregistrement W4319790560 · doi:10.1002/bbb.2469

Towards an integrated decision‐making support framework for the sustainable production and use of biomass

2023· article· en· W4319790560 sur OpenAlexafffund
Mahmood Ebadian, Giovanna Gonzales‐Calienes, Jalil Shadbahr, Zahra Vazifehkoorabbasloo, Farid Bensebaa

Notice bibliographique

RevueBiofuels Bioproducts and Biorefining · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioeconomy and Sustainability Development
Établissements canadiensConcordia UniversityNational Research Council CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesOffice of Energy Research and Development
Mots-clésBiorefiningSustainabilityHarmonizationBiorefineryGreenhouse gasDecision support systemEnvironmental economicsProduction (economics)BusinessRisk analysis (engineering)Environmental resource managementEngineeringComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The decision‐making landscape to maximize the use of sustainable biomass resources, and achieve long‐term environmental and socioeconomic benefits, is complex with a high level of uncertainty in biomass supply and logistics, technical and economic performance of the biorefinery routes, lifecycle performance of the finished products, and other sustainability criteria. Numerous decision‐making support models have been developed but these models usually assess only a few specific aspects of technology, regulations, economic, environment, and society. Decision‐making support models with a limited capability to capture environmental and socioeconomic performance of the biorefining pathways are not able to identify the best available biorefining routes. This study reviews and discusses recent progress on the harmonization, standardization, and integration of the existing decision‐making support models that aim to improve the comparability of the results of these models when different pathways are being assessed and align the decisions made at the strategic, tactical and operational levels. With the growing number of climate‐change policies and greenhouse gas (GHG) emission reduction targets, national and international efforts to harmonize the input databases, the model assumptions and system boundaries, and the integration of the existing models have been increasing. However, the deployment of the integrated frameworks among the bioeconomy stakeholders that are capable of evaluating and identifying the promising biorefining routes with significant economic, social and environmental benefits is still not a common practice. This study proposes an integrated decision‐making support framework to identify cost‐competitive, low‐carbon fuel production pathways that are technically viable and can potentially provide maximum GHG emission reduction.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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