Investigating the Carbon Footprint of Cattle Grazing the Lac du Bois Grasslands of British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Greenhouse gas emissions from cattle have been increasingly recognized as an important anthropogenic source. We investigated the impact of cattle ranching on these emissions in British Columbia in order to determine the overall carbon footprint. The grazing activity within the Lac du Bois grasslands of British Columbia was examined, with emphasis on identifying point sources and removals of greenhouse gas emissions from cattle ranching. Enteric methane emissions were empirically measured at two elevation gradients in the spring and fall of 2010. Cattle emitted on average 370 L CH4 per day; these measurements on native grasslands are comparable to work on tame pastures. A life cycle analysis was conducted with a validated HOLOS model based on empirical measurements. The following grassland improvement strategies were evaluated: reducing stocking density; and reseeding/interseeding grass and legumes with and without synthetic fertilizer additions. Reseeding was the most effective at reducing the carbon footprint of cattle ranching on the Lac du Bois grasslands. Reseeding initiatives could theoretically result in soil carbon sequestration rates of 2.12 Mg CO2 equivalent per hectare. A combination of reductions and removals should be implemented in the future to reduce the overall carbon footprint of cattle ranching in British Columbia.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».