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Enregistrement W7066831722

Integrated environmental-economic analysis of different scenarios regarding forest-based bioenergy in Quebec

2023· other· en· W7066831722 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2023
Typeother
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell Image Analysis Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioenergyGreenhouse gasCarbon neutralityBiomass (ecology)Climate changeCarbon sequestrationInvestment (military)Climate change mitigationRenewable energy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study provides valuable insights for decision-makers by examining the contribution of the forest sector in achieving deep decarbonization. It develops a detailed modeling approach that considers different forest-based bioenergy pathways within a techno-economic framework to determine the contribution of forest-based bioenergy in mitigating climate change. These pathways are incorporated into the NATEM-Québec, a detailed bottom-up energy model. The results demonstrate the importance of forest-based bioenergy as a key component of Quebec's decarbonization strategy and highlight its potential for other regions experiencing a decline in traditional forest products. Furthermore, the findings emphasize the challenges of decarbonizing the transportation and heavy industry sectors while also emphasizing the need for extensive electrification and increased bioenergy usage. This thesis also develops an integrated approach by integrating CBM-CFS3, a stand- and landscape-level modeling framework, with NATEM-Québec to eliminate the carbon neutrality assumption prevalent in previous literature, addressing potential accounting errors and biased decision-making. Integrating biogenic CO2 flows into the energy system model reveals the role of forest sequestration in mitigating emissions and the need to include biogenic emissions in nationally determined contributions. Accounting for biogenic emissions leads to reduced biomass and bioenergy usage in GHG scenarios. Therefore, assuming biogenic carbon neutrality may result in biased decision-making because it allows the model to use more biomass without being constrained by biogenic CO2 emissions. While immediate investment in bioenergy with carbon capture and storage, direct air capture, and other negative emission technologies may not be feasible, transitioning towards cost-effective forest management strategies can facilitate achieving net-zero emissions by 2050. Moreover, this research undertakes an extensive regionalized techno-economic analysis, focusing on various hydrogen pathways within the province of Quebec, Canada, following the developed integrated approach. The study highlights the significance of hydrogen, both blue and green, in achieving ambitious net-zero emission targets, particularly in difficult-to-decarbonize industrial sectors. The wider adoption of electrolysis is recommended for situations where electrification is not feasible, or energy storage is required. Overall, this research provides valuable insights and recommendations for policymakers and highlights the significance of forest-based bioenergy and hydrogen in the energy transition toward a sustainable, net-zero emission economy.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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