ANÁLISE DO CICLO DE VIDA DO ETANOL BRASILEIRO VISANDO À CERTIFICAÇÃO AMBIENTAL
Bibliographic record
Abstract
[pt] Em dezembro de 2008, o Parlamento Europeu aprovou um acordo para reduzir em 20% as emissões de GEE até 2020, sendo que os biocombustíveis irão responder por 10% dos combustíveis utilizados no setor de transportes. Assim, se o Brasil quiser se transformar em um fornecedor de etanol para aquela região, não basta produzir um combustível eficiente na redução das emissões de GEE. Para que seja aprovado para consumo no exterior, ele deverá passar por um processo de certificação. Esta dissertação tem como objetivo avaliar o consumo de energia, a produção de energia renovável e as emissões atmosféricas dos principais gases de efeito estufa (CH4, N2O e CO2) do etanol a partir da cana brasileira, levando em conta todas as entradas/saídas do ciclo de produção usando a metodologia da avaliação do ciclo de vida (ACV). O sistema analisado inclui o plantio de cana, o manejo da cultura, a colheita, as atividades na usina, e a distribuição do etanol. Leva-se em conta as condições impostas pelos aspectos ambientais, legais, regulatórios e de mercado que atuam como condicionantes para uma futura certificação do etanol brasileiro. Os resultados mostram que: (i) O plantio da cana apresenta maior potencial para o consumo de recursos não renováveis devido ao uso intensivo de óleo diesel e de agrotóxicos. (ii) A atividade de colheita gera a maior emissão de GEE devido à queima da palha da cana de açúcar. (iii) Também se mostrou que a expansão do cultivo da cana-de-açúcar e da produção de etanol não afeta diretamente a produção de alimentos e o desflorestamento amazônico.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".