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Enregistrement W4406842198 · doi:10.5558/tfc2025-002

La biomasse forestière pour la bioénergie comme outil de lutte contre les changements climatiques : quelles implications en aménagement forestier durable dans l’est du Canada?

2025· article· fr· W4406842198 sur OpenAlexaffvenueabout
Claudie‐Maude Canuel, Évelyne Thiffault, Eric R. Labelle, Nelson Thiffault

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensUniversité LavalCanadian Wood Council
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La bioénergie produite à partir de biomasse forestière résiduelle peut substituer les énergies fossiles et son apport est essentiel à la transition énergétique. Cependant, les coûts d’approvisionnement et sa valeur sur le marché peinent à assurer sa viabilité, de sorte qu’elle rivalise difficilement avec d’autres sources d’énergies. De plus, des préoccupations persistent concernant les impacts écologiques de la bioénergie forestière, notamment sur le cycle du carbone, la biodiversité et la productivité des sites. Notre objectif est d’identifier des moyens pouvant faciliter le développement de la filière de la bioénergie forestière dans le cadre d’aménagement durable des forêts de l’est du Canada. Nous avons examiné la littérature afin d’aborder le rôle de la biomasse forestière pour la bioénergie d’un point de vue opérationnel, sylvicole et écologique. Il ressort que la bioénergie forestière représente une opportunité pour l’essor du secteur forestier. Il est toutefois nécessaire de préciser les spécifications de la biomasse forestière à récolter pour harmoniser sa mobilisation au sein de l’écosystème industriel en place tout en maintenant les fonctions écologiques des écosystèmes forestiers. L’intégration de la récolte de biomasse aux activités sylvicoles et d’aménagement forestier est un élément clé pour le développement de plans d’affaires profitables de bioénergie forestière.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,236 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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