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Record W7161956991 · doi:10.82308/40914

Assessing the Sustainability of Wheat Straw from the Perspectives of Supply Chain, Waste Disposal and Emissions Reduction

2024· dissertation· en· W7161956991 on OpenAlexaboutno aff
Harikishore Shanmugam

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWaste disposalMunicipal solid wasteSustainabilityRenewable resource

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans le domaine de l'agriculture, le Canada possède une industrie florissante accompagnée d'un volume important de résidus de biomasse agricole. Cette biomasse, issue de la matière organique d'organismes vivants ou ayant vécu, exerce une influence profonde sur l'environnement. Les effets environnementaux des résidus de biomasse comprennent leur contribution potentielle aux pratiques énergétiques durables, l'amélioration de la fertilité des sols et la participation à la séquestration du carbone. Au Canada, la chaîne d'approvisionnement en biomasse consiste à collecter des matières organiques à partir des ressources agricoles et forestières, à les convertir en énergie et à les transférer aux consommateurs finaux par le biais de divers intermédiaires. Certains résidus de biomasse agricole ont déjà été traités pour produire de l'énergie, tandis qu'une certaine quantité de biomasse est encore laissée sur les terres. Le gouvernement canadien et plusieurs organisations mettent en œuvre des plans visant à améliorer la récupération de l'énergie de la biomasse, par exemple en la transformant en biocarburants ou en l'utilisant pour produire de la chaleur et de l'électricité. Ces initiatives ont le potentiel d'utiliser la biomasse de manière significative, de réduire les émissions de gaz à effet de serre et de favoriser la transition vers une économie circulaire et durable. Par rapport aux autres cultures, le blé est la principale culture au Canada qui génère le plus de résidus puisqu'il s'agit de la principale culture au Canada. Le blé représente 45 % de l'ensemble des résidus de culture produits annuellement (28 millions de tonnes sèches), le maïs arrivant en deuxième position avec 18 % (11 millions de tonnes sèches). Au Québec, 24,557 mille tonnes de blé a été produit, ce qui entraîne une production de 24,557 mille tonnes de paille de blé.Cette étude vise à évaluer la durabilité de la paille de blé (résidus de cultures de biomasse agricole) en tenant compte de la chaîne d'approvisionnement, de la gestion des déchets et de la réduction des émissions. Les différents plans de gestion de la biomasse agricole ont été examinés en tenant compte de l'environnement et de la durabilité. Les caractéristiques des déchets de biomasse, les techniques d'élimination des déchets de biomasse telles que la digestion anaérobie, le compostage, la gazéification et la pyrolyse, ainsi que les avantages environnementaux et économiques ont été évalués. L'analyse du cycle de vie (ACV) a été réalisée sur les résidus de culture de blé (paille de blé) à l'aide du logiciel SimaPro 9. Les plans de gestion de la biomasse sont examinés en tenant compte de la viabilité économique et des normes environnementales. La distance de transport de 100 km entre le lieu de récolte et l'installation et la quantité de 1000 kg de paille de blé sont les deux considérations communes aux quatre méthodologies dans les évaluations d'inventaire.Selon la méthode GWP 100a du GIEC de 2013, la digestion anaérobie s'est avérée être la meilleure de toutes avec un pourcentage de potentiel de réchauffement global de 17,5%, tandis que la gazéification tend à être la technique la plus médiocre avec 38,1%. L'analyse de l'aspect social est menée pour déterminer le pourcentage d'évaluation des dommages concernant quatre paramètres. Après avoir effectué une analyse de l'aspect social impliquant les quatre méthodes et évalué les pourcentages de dommages concernant l'accès à l'eau, la biodiversité, la santé humaine et les ressources abiotiques, l'étude s'intéresse au réseau de la chaîne d'approvisionnement du processus de digestion anaérobie de la paille de blé en biogaz. L'analyse a porté sur deux stratégies différentes : (i) le camion à essence conventionnel et (ii) le camion électrique, tous deux évalués pour un itinéraire de transit fixe de 100 kilomètres. Les coûts de consommation et les coûts d'exploitation globaux sont ensuite calculés pour les deux types de camions. Comparé au véhicule commercial, qui a un coût plus élevé de 227,5 dollars, le camion électrique a un coût de consommation plus faible soit de 96,5 dollars. En outre, les coûts d'exploitation globaux du camion électrique s'élèvent à 611 dollars, contre 743 dollars pour le camion commercial.L'étude examine les émissions de CO2 en kg sur une série de distances de transport, à savoir 25 km, 50 km, 75 km et 100 km. Elle révèle une baisse d'environ 36 % des émissions d'équivalent CO2 en kg lorsque la distance est ramenée de 100 km à 25 km. Ces résultats offrent des indications précieuses pour l'élaboration de stratégies efficaces visant à améliorer la durabilité des résidus de biomasse agricole

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.115
Threshold uncertainty score0.228

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.268
Teacher spread0.262 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

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