Gaseous emissions at different space scales in the nitrogen cycle: A review
Notice bibliographique
Résumé
For a long time emissions of gaseous reactive nitrogen has been of less concern in France than nitrate leaching. However, these emissions are known to have significant consequences on the climate, the environment and human health. Estimating emission of reactive nitrogen to the atmosphere at different scales by using classical methods for inventory, as well as databases and models, showed that the largest emission losses are due to N2 from denitrification, followed by ammonia. The total gaseous losses amount to the same magnitude as nitrate. Livestock farming is a large contributor to gaseous nitrogen losses, mainly through ammonia emissions due to the handling of manure that varies from one system of livestock production to another. Processes at the origin of these emissions are described, as well as their drivers linked to soil, the climate and agricultural practices, along with the main means to mitigate such emissions. Measurement methods are also described, with their fields of application and how they have progressively changed over time. The different methods make it possible to cover a wide range of applications, from comparing agronomic treatments (with e.g. static chambers) to estimating emission over large plots or at the landscape scale (micrometeorological methods). This field of research is progressing rapidly, linked mainly with new analytical developments. Emission can also be estimated using a range of models, from emission factor (e.g. IPCC methodology) to ecosystem models, describing nitrogen transfer and transformation in soil in relation with the carbon cycle. These models can be used for national emission inventories as well as for assessing mitigation measures or analysing the interactions between nitrogen and the carbon cycle. Nowadays, accounting for gaseous losses of reactive nitrogen is an agronomic and environmental issue, which must be considered in fertilization management at the field, farm and landscape scales.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».