A Greenhouse Gas and Soil Carbon Model for Estimating the Carbon Footprint of Livestock Production in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To assess tradeoffs between environmental sustainability and changes in food production on agricultural land in Canada the Unified Livestock Industry and Crop Emissions Estimation System (ULICEES) was developed. It incorporates four livestock specific GHG assessments in a single model. To demonstrate the application of ULICEES, 10% of beef cattle protein production was assumed to be displaced with an equivalent amount of pork protein. Without accounting for the loss of soil carbon, this 10% shift reduced GHG emissions by 2.5 TgCO₂e y(-1). The payback period was defined as the number of years required for a GHG reduction to equal soil carbon lost from the associated land use shift. A payback period that is shorter than 40 years represents a net long term decrease in GHG emissions. Displacing beef cattle with hogs resulted in a surplus area of forage. When this residual land was left in ungrazed perennial forage, the payback periods were less than 4 years and when it was reseeded to annual crops, they were equal to or less than 40 years. They were generally greater than 40 years when this land was used to raise cattle. Agricultural GHG mitigation policies will inevitably involve a trade-off between production, land use and GHG emission reduction. ULICEES is a model that can objectively assess these trade-offs for Canadian agriculture.
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.
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) | 0,000 | 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 découle