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Enregistrement W1985897780 · doi:10.1038/ncomms6012

Improving farming practices reduces the carbon footprint of spring wheat production

2014· article· en· W1985897780 sur OpenAlexafffund
Yantai Gan, Chang Liang, Qiang Chai, Reynald Lemke, Con A. Campbell, R.P. Zentner

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesGansu Agricultural UniversityAgriculture and Agri-Food CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaSaskatchewan Pulse Growers
Mots-clésCarbon footprintEnvironmental scienceAgricultureGreenhouse gasAgronomyProduction (economics)Soil carbonYield (engineering)Climate changeCarbon fibersAgroforestryAgricultural engineeringSoil waterMathematicsBiologyEcologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wheat is one of the world's most favoured food sources, reaching millions of people on a daily basis. However, its production has climatic consequences. Fuel, inorganic fertilizers and pesticides used in wheat production emit greenhouse gases that can contribute negatively to climate change. It is unknown whether adopting alternative farming practices will increase crop yield while reducing carbon emissions. Here we quantify the carbon footprint of alternative wheat production systems suited to semiarid environments. We find that integrating improved farming practices (that is, fertilizing crops based on soil tests, reducing summerfallow frequencies and rotating cereals with grain legumes) lowers wheat carbon footprint effectively, averaging -256 kg CO2 eq ha(-1) per year. For each kg of wheat grain produced, a net 0.027-0.377 kg CO2 eq is sequestered into the soil. With the suite of improved farming practices, wheat takes up more CO2 from the atmosphere than is actually emitted during its production.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations330
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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