Canadian agricultural land-use and land management data for Kyoto reporting
Notice bibliographique
Résumé
The land use and management data requirements for assessing, monitoring and reporting on the impact of agricultural production practices on the environment, especially in a country as large as Canada, are considerable. In view of the fact that environmental assessments are a relatively new phenomenon, data collection activities targeted toward these needs are not widespread. As a result, we find it necessary to acquire and integrate a variety of data sources with differing time lines, spatial scales and sampling frameworks. This paper uses our current activities with respect to Kyoto reporting as a focus to present and discuss the types of data required and the spatial analysis and integration procedures being developed to provide them. The essential data for this activity include the area of crop and land use types, land use changes since 1990, farm and land management practices and biomass production. The spatial framework selected for national analysis is the Soil Landscapes of Canada, and the primary existing data sources are the Census of Agriculture, sample-derived yield estimates and satellite-based land cover products. These are supplemented with detailed, multi-season, multi-year satellite image interpretations conducted at an ecologically and statistically stratified sample of sites across the country. The use of these data in preparing an account of greenhouse gas sources and sinks identified a number of gaps and problems, and a brief outline of future work designed to improve the data inputs is presented. Key words: Kyoto reporting, data integration, land use and management, greenhouse gases, carbon sequestration
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».