Bioenergy opportunities from agriculture. Retrieved May 21, 2009 from http://www.reap-canada.com/online_library/ghg_offsets_policy/19Bioenergy%20opportunities%20from%20Agriculture%20_1998_.pdf
Notice bibliographique
Résumé
Solar energy collection in the form of agricultural biomass can play an important role mitigating climate change. Crop residues and dedicated biomass energy crops can be used to meet a diversity of energy needs including electricity, space heating and liquid transportation fuels. Perennial grasses appear to be the most promising dedicated feedstocks for energy production in regions with limited crop residues. Perennial grasses are well adapted to marginal soils, intercept sunlight throughout the growing season, have low maintenance requirements and a low cost of production. As a greenhouse gas offset strategy they can help reduce CO2 buildup in the atmosphere by sequestering carbon in the soil and by producing biofuels with closed loop carbon cycles. In northern regions with cool summers, reed canary grass, a C3 species, appears to be the most promising dedicated agricultural biofuel feedstock. In areas with warmer summer temperatures, switchgrass, a warm season (C4) prairie grass, is the lowest cost dedicated agricultural feedstock, with delivery supply costs of $38-$51 per oven dry tonne (odt) or $2.17-$2.91per gigajoule (GJ) of energy. Warm season (C4) grasses have several agronomic advantages and energy conversion advantages over C3 grasses. Sustainably grown agricultural biofuels combined with energy efficient end use technologies can play an important role to facilitate the implementation of a sustainable energy economy. Recent breakthroughs in cellulosic ethanol and gasifier pellet stove technology currently allow for extended opportunities in agriculturally derived biofuels as a means of meeting greenhouse gas reduction targets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,172 | 0,065 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».