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Enregistrement W4406842347 · doi:10.5558/tfc2025-001

Forest biomass for bioenergy as a tool to mitigate climate change: Implications for sustainable forest management in eastern Canada

2025· article· en· W4406842347 sur OpenAlexaffvenueabout
Claudie‐Maude Canuel, Évelyne Thiffault, Eric R. Labelle, Nelson Thiffault

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensUniversité LavalNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioenergyClimate changeBiomass (ecology)AgroforestrySustainable forest managementForest managementClimate change mitigationEnvironmental scienceNatural resource economicsEnvironmental resource managementEnvironmental protectionGeographyBusinessRenewable energyEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioenergy produced from residual forest biomass can replace fossil fuels, and its contribution is essential to energy transition. However, its supply costs and selling value hardly ensure its profitability, so it has difficulty competing with other energy sources. In addition, concerns persist about the ecological impacts of forest bioenergy, particularly regarding the carbon cycle, biodiversity and site productivity. Our objective is to identify ways of facilitating the development of the forest bioenergy sector within the sustainable forest management framework of eastern Canada. We reviewed the literature to address the role of forest biomass for bioenergy from an operational, silvicultural and ecological perspective. It emerged that forest bioenergy represents an opportunity for the development of the forestry sector. However, the specifications of the forest biomass to be harvested need to be clarified in order to harmonize its mobilization within the existing industrial ecosystem, while maintaining the ecological functions of forest ecosystems. Integrating biomass harvesting with silvicultural and forest management activities is a key element for developing profitable forest bioenergy business plans.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,675

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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