Handbook for resource and energy efficiency in forest-based industries of Eastern Europe. A practical guide on how to improve cleaner production in woodworking SMEs. RERAM report D6.3. English version
Notice bibliographique
Résumé
The growing demand for raw wood material supply in the EU is increasing pressure on forest resources in the ENP target region. Non-sustainable forestry and uncontrolled timber harvesting have led to a significant loss of forest area in the Carpathians (Ukraine) and the Caucasus (Georgia, Armenia, Azerbaidjan) with far reaching impacts. The RERAM project targets the local wood processing industries, which consume substantial volumes with high losses of the raw wood material. By raising awareness on resource efficiency and valorising hands-on knowlegde and solutions as well as training and coaching to local entrepreneurs, the project seizes a major opportunity to improve clean production and climate change mitigation in these emerging hotspot forest regions. This Handbook is a practical guide for managers and technical personnel on how to improve production efficiency with the goal to save input costs and reduce environmental impacts at the same time. Most woodworking companies are not aware that inefficient production generates large losses of material and energy and sum up to considerable costs. Wastes and emissions once were input materials, which were bought for money, but have not been converted into products to be sold for money. This handbook introduces Cleaner Production principles, tools and improvement options that can leverage a variety of saving potentials in SMEs. The solutions can easily be applied in any company. The handbook has been published in English, Ukrainian, Romanian and Georgian language: EN version https://doi.org/10.5281/zenodo.4008070 | UA version https://doi.org/10.5281/zenodo.11820198 | RO version https://doi.org/10.5281/zenodo.11811165 | GE version https://doi.org/10.5281/zenodo.11824023
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».