A Review of Systems Thinking Perspectives on Sustainability in Bioresource Waste Management and Circular Economy
Notice bibliographique
Résumé
A plethora of sustainability-related challenges plague the modern world, among which is residue management. The significant implications of waste management on local populations and the global climate system have propelled research efforts toward residue management. Improved understanding and predictions in biomass residue management can help identify opportunities to advance residue management to address these complex challenges. In recent years, sustainability science has gained momentum and is viewed as the most effective approach to addressing wicked problems. For instance, the release of greenhouse gases into the atmosphere is a major contributor to climate change. This review examines how a greater knowledge of human–environment interaction and the value of ecological services could facilitate the recycling of agricultural and forestry wastes for their uses in bioenergy production and soil protection. In addition, it highlights the connection between biomass residual management and the United Nations Sustainable Development Goals, thereby strengthening the circular and ecological economy. Additionally, this review also discusses how interdisciplinary and systems thinking can contribute to the advancement of biomass residue management. This review aims to explore how the principles of sustainability science and systems thinking can help enhance the reutilization of agricultural and forest residues through biomass residue management. It also aims to assess their potential in reducing environmental and social impacts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».