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Enregistrement W1983984469 · doi:10.1073/pnas.0708300105

Corn-based ethanol production compromises goal of reducing nitrogen export by the Mississippi River

2008· article· en· W1983984469 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésEnvironmental scienceLeaching (pedology)Ethanol fuelAgricultureHypoxia (environmental)EcologySoil waterBiofuelChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corn cultivation in the United States is expected to increase to meet demand for ethanol. Nitrogen leaching from fertilized corn fields to the Mississippi-Atchafalaya River system is a primary cause of the bottom-water hypoxia that develops on the continental shelf of the northern Gulf of Mexico each summer. In this study, we combine agricultural land use scenarios with physically based models of terrestrial and aquatic nitrogen to examine the effect of present and future expansion of corn-based ethanol production on nitrogen export by the Mississippi and Atchafalaya Rivers to the Gulf of Mexico. The results show that the increase in corn cultivation required to meet the goal of 15-36 billion gallons of renewable fuels by the year 2022 suggested by a recent U.S. Senate energy policy would increase the annual average flux of dissolved inorganic nitrogen (DIN) export by the Mississippi and Atchafalaya Rivers by 10-34%. Generating 15 billion gallons of corn-based ethanol by the year 2022 will increase the odds that annual DIN export exceeds the target set for reducing hypoxia in the Gulf of Mexico to >95%. Examination of extreme mitigation options shows that expanding corn-based ethanol production would make the already difficult challenges of reducing nitrogen export to the Gulf of Mexico and the extent of hypoxia practically impossible without large shifts in food production and agricultural management.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,215 · 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