Impacts of Alternative Manure Application Rates on Texas Animal Feeding Operations: A Macro Level Analysis<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: An integrated economic and environmental modeling system was developed for evaluating agro‐environmental policies and practices implemented on large scales. The modeling system, the Comprehensive Economic and Environmental Optimization Tool‐Macro Modeling System (CEEOT‐MMS), integrates the Farm‐level Economic Model (FEM) and the Agricultural Policy Environmental eXtender (APEX) model, as well as national databases and clustering and aggregation algorithms. Using micro simulations of statistically derived representative farms and subsequent aggregation of farm‐level results, a wide range of agricultural best management practices can be investigated within CEEOT‐MMS. In the present study, CEEOT‐MMS was used to evaluate the economic and water quality impacts of nitrogen (N) and phosphorus (P) based manure application rates when implemented on all animal feeding operations in the State of Texas. Results of the study indicate that edge‐of‐field total P losses can be reduced by about 0.8 kg/ha/year or 14% when manure applications are calibrated to supply all of the recommended crop P requirements from manure total P sources only, when compared to manure applications at the recommended crop N agronomic rate. Corresponding economic impacts are projected to average a US$4,800 annual cost increase per farm. Results are also presented by ecological subregion, farm type, and farm size categories.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».