Electricity Production\nfrom Anaerobic Digestion of\nHousehold Organic Waste in Ontario: Techno-Economic and GHG Emission\nAnalyses
Notice bibliographique
Résumé
The first Feed-in-Tariff (FiT) program in North America\nwas recently\nimplemented in Ontario, Canada to stimulate the generation of electricity\nfrom renewable sources. The life cycle greenhouse gas (GHG) emissions\nand economics of electricity generation through anaerobic digestion\n(AD) of household source-separated organic waste (HSSOW) are investigated\nwithin the FiT program. AD can potentially provide considerable GHG\nemission reductions (up to 1 t CO<sub>2</sub>eq/t HSSOW) at relatively\nlow to moderate cost (-$35 to 160/t CO<sub>2</sub>eq) by displacing\nfossil electricity and preventing the emission of landfill gas. It\nis a cost-effective GHG mitigation option compared to some other FiT\ntechnologies (e.g., wind, solar photovoltaic) and provides unique\nadditional benefits (waste diversion, nutrient recycling). The combination\nof electricity sales at a premium rate, savings in waste management\ncosts, and economies of scale allow AD facilities processing >30,000\nt/yr to be cost-competitive against landfilling. However, the FiT\ndoes not sufficiently support smaller-scale facilities that are needed\nas a transition to larger, more economically viable facilities. Refocusing\nof the FiT program and waste policies are needed to support the adoption\nof AD of HSSOW, which has not yet been developed in the Province,\nwhile more costly technologies (e.g., photovoltaic) have been deployed.
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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) | 0,014 | 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 ».