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Enregistrement W4324141117 · doi:10.1111/gcbb.13048

Diverting residual biomass to energy use: Quantifying the global warming potential of biogenic <scp>CO<sub>2</sub></scp> (<scp>GWP<sub>bCO2</sub></scp>)

2023· article· en· W4324141117 sur OpenAlexafffund
Adekunbi B. Adetona, David B. Layzell

Notice bibliographique

RevueGCB Bioenergy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensCanadian Bio-Systems (Canada)Canadian Energy Research InstituteUniversity of CalgaryNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesEdmonton Community Foundation
Mots-clésBioenergyBiomass (ecology)Environmental scienceGreenhouse gasBiofuelFossil fuelGlobal warmingLignocellulosic biomassGlobal-warming potentialCarbon dioxideRaw materialCarbon footprintPulp and paper industryEnvironmental engineeringWaste managementAgronomyClimate changeChemistryEcologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To calculate the global warming potential of biogenic carbon dioxide emissions (GWPbCO2) associated with diverting residual biomass to bioenergy use, the decay of annual biogenic carbon pulses into the atmosphere over 100 years was compared between biomass use for energy and its business‐as‐usual decomposition in agricultural, forestry, or landfill sites. Bioenergy use increased atmospheric CO2 load in all cases, resulting in a 100GWPbCO2 (units of g CO2e/g biomass CO2 released) of 0.003 for the fast‐decomposing agricultural residues to 0.029 for the slow, 0.084–0.625 for forest residues, and 0.368–0.975 for landfill lignocellulosic biomass. In comparison, carbon emissions from fossil fuels have a 100GWP of 1.0 g (CO2e/g fossil CO2). The fast decomposition rate and the corresponding low 100GWPbCO2 values of agricultural residues make them a more climate‐friendly feedstock for bioenergy production relative to forest residues and landfill lignocellulosic biomass. This study shows that CO2 released from the combustion of bioenergy or biofuels made from residual biomass has a greenhouse gas footprint that should be considered in assessing climate impacts.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,254
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 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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