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Enregistrement W1964609054 · doi:10.1051/ocl.2013.0501

Le protoxyde d’azote (N<sub>2</sub>O), puissant gaz à effet de serre émis par les sols agricoles : méthodes d’inventaire et leviers de réduction

2013· article· fr· W1964609054 sur OpenAlexaff
Amélie Viard, Catherine Hénault, Philippe Rochette, P.J. Kuikman, Francis Flénet, Pierre Cellier

Notice bibliographique

RevueOléagineux Corps gras Lipides · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil waterEnvironmental scienceNitrificationDenitrificationNitrous oxideGreenhouse gasLimitingNitrogenSoil scienceChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nitrous oxide (N2O) is a greenhouse gas that mainly originates from soils and agricultural activities. International initiatives require that countries calculate national inventories of their N2O emissions from agricultural soils. Several methodologies can be applied: (i) Tier I Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) default approach that only takes into account nitrogen (N) input, (ii) Country-specific methodologies (Tier II and Tier III) that account for regional climatic and land use impacts on N2O emission factors, and include several sources. Strategies to mitigate N2O emissions from agricultural soils are based on a rational use of N resource and the stimulation of soil aerobic conditions and biological activity. Management practices to reduce the N2O emissions should be focused on: (i) Avoiding the soil denitrification process by maximizing soil aeration and reducing their acidity, (ii) Improving N fertilization by reducing free N in soil and optimizing N use efficiency in cropping systems, (iii) Direct actions on the microbial processes by limiting the nitrification process and stimulating the last step of the denitrification process (N2O reduction to N2).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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