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Enregistrement W1591535998 · doi:10.22004/ag.econ.24057

ECONOMIC EVALUATION OF MANURE MANAGEMENT AND FARM GATE APPLICATIONS: A LITERATURE REVIEW OF ENVIRONMENTAL AND ECONOMIC ASPECTS OF MANURE MANAGEMENT IN ALBERTA'S LIVESTOCK SECTORS

2001· review· en· W1591535998 sur OpenAlexaboutno aff
James R. Unterschultz, Scott R. Jeffrey

Notice bibliographique

RevueAgEcon Search (University of Minnesota, USA) · 2001
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésManureEnvironmental scienceManure managementNutrient managementLivestockFertilizerAgronomyEconomic impact analysisAgricultureAgricultural scienceBusinessEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Livestock operations in Alberta have a significant impact on the economy. Manure is a by-product of livestock production. The review of the science on manure examined the environmental impacts of manure. These impacts include water pollution, air pollution, climatic change, and soil degradation. There are several technologies that may be used to manage manure on-farm and off-farm. These include nutrient recycling through soil application and composting. Composting reduces the volume of manure, but increases the nitrogen losses from the manure This review, using a very simplistic approach, estimated that more than 6.3 million tonnes of manure were generated in Alberta in 1996. Other studies have estimated significantly higher annual manure production. On a province-wide basis, there is adequate cropland area to make use of all the nutrients available in the manure produced. However, manure production tends to be concentrated on smaller land areas. Benefits of manure are constrained by both hauling costs and the costs of managing the manure itself. The on-farm economic costs or benefits are not well documented. Four general approaches have been used to analyze the on-farm economics of manure management. - Opportunity Cost: Value the nutrient content of manure using commercial fertilizer values and consider the manure or manure product as a commercial fertilizer substitute or supplement. - Crop Benefit: Value the direct crop benefit through a comparison of production in soil with manure applied versus a control with no manure applied. - Cost of Business: View the manure exclusively as a by-product of livestock production and evaluate methods for minimizing the cost of disposal. - Business Enterprise: View manure production as a value-added business and evaluate as a separate business enterprise using an appropriate approach. Any detailed economic analysis should incorporate the dynamic nature of manure production, and the management of manure through recycling through soil. Only one study was identified that was based on Alberta conditions and utilized a systems approach. At best, only one of the published studies explicitly incorporated the dynamic interactions of the livestock operation with a cropping enterprise, to analyze the on-farm economics of manure. This may be, in part, related to the complexities of modeling the key components in the system, while including the dynamic time-related interactions between soil, manure, and the environment. Those studies that attempted a systems approach or, at the very least, a more complete investment analysis, generally showed manure to be a net cost to the farm business. Little farm gate economic research applicable to Alberta on cost and benefits of manure systems for commercial farms for feedlots, dairy, pork or poultry was found. Future research could focus on a) economic case studies of selected farms to value manure management systems and b) working towards a systems analysis of manure management for Alberta livestock farms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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