Integrating bio-hubs in biomass supply chains: Insights from a systematic literature review
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Biomass sources are geographically scattered, and seasonal changes influence their availability. Variations in location, type, and feedstock quality impose logistical and storage challenges. Such a dispersion and variety of biomass sources, as well as the dispersion of demand points, may undermine the economies of scale and increase the risk of supply shortage. By consolidating biomass preprocessing and distribution activities in bio-hub facilities, they can contribute to the overall resilience of biomass supply chains (BSCs) and ensure a more sustainable and cost-efficient approach to bioenergy production. As such, investigating the advantages and challenges associated with bio-hub implementation can offer invaluable insights on the efficiency and sustainability of BSCs. Despite its critical role, a major part of the literature on BSCs is confined to the decision-making processes related to biomass suppliers and bioconversion facilities. To bridge this research gap, the current study conducts a systematic literature review on bio-hub implementation within BSCs in the period of the last ten years. Shortlisted papers are classified and analyzed meticulously to extract possible improvements from BSC and modeling perspectives. From the BSC viewpoint, one notable gap is the little attention to mid-term and short-term decisions of bio-hub operations such as inventory control, resource management and production planning. Furthermore, the results revealed that environmental and social aspects of bio-hub implementation require considerable attention. From the modeling perspective, findings illustrate the underutilization of integrated approaches to incorporate micro-level and macro-level information in decision-making. In this regard, a number of areas are suggested for further exploration.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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