Monthly ammonia emissions from fertilizers in 12 Canadian Ecoregions
Notice bibliographique
Résumé
Emissions of ammonia (NH 3 ) from agriculture have been associated with transboundary atmospheric pollutant transport and potential human health problems. Specifically, NH 3 gas reacts in the atmosphere to form fine particles (PM 2.5 ) that are subject to long range transport and are considered to be associated with elevated risk of all-cause, lung-cancer and cardiopulmonary mortality. Agriculture is a major source of atmospheric NH 3 , and, of this, NH 3 from fertilizers is perhaps the most easily managed. Recent shifts in nitrogen (N) fertilizer materials and improved placement of urea and related fertilizers have resulted in marked changes in emissions. This paper describes a model developed to predict month-by-month emissions of fertilizer NH 3 , supported by surveys of farmers and fertilizer industry personnel that update information on fertilizer use. Compared with previous estimates by Environment Canada, the fraction of fertilizer N emitted as NH 3 is estimated to be 50% lower in the vast prairie regions (a very large reduction in total NH 3 ), and about 30% lower in eastern Canada. The estimate for 2006 is 1.0 × 10 8 kg NH 3 emitted directly from fertilizer application, 73% of this in the prairie region, and much of this in May. Overall, this indicates 6% of the applied fertilizer N is lost as NH 3 gas. Clearly, emission estimates are strongly dependent on up-to-date information about farm practices.Key words: Model, urea, volatilization
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».