Impact of land classification on potential warm season grass biomass production in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Kludze, H., Deen, B., Weersink, A., van Acker, R., Janovicek, K. and De Laporte, A. 2013. Impact of land classification on potential warm season grass biomass production in Ontario, Canada. Can. J. Plant Sci. 93: 249-260. This paper examines the land base of southern Ontario to determine the capability of land classes for growing two warm-season grasses, switchgrass (Panicum virgatum) and miscanthus (Miscanthus spp.), and discusses implications of a provincial biomass industry strictly based on biomass grown on marginal lands. The development of a biomass energy industry is a priority for many regional governments in Canada as a means to reduce fossil fuel use and improve environmental quality. Biomass productivity of the two crops was determined by assuming percentages of arable land area by quality that could be allocated to them: biomass productivity on “prime lands” was assumed to be higher than those of “marginal lands”. Our analysis indicates that Ontario has an adequate land base for producing miscanthus and/or switchgrass biomass to meet and surpass diverse competitive uses without significantly affecting food crop supply. Locations of marginal lands are scattered in the province and the feasibility of establishing a provincial biomass industry strictly based on biomass grown on these lands may not be economically sound or practical. A relatively small percentage of prime lands is required to achieve substantial biomass production with lower costs of production, and perhaps greater environmental benefit.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».