Development of a Canadian Agricultural Nitrogen Budget (CANB v2.0) model and the evaluation of various policy scenarios
Notice bibliographique
Résumé
A Canadian Agricultural Nitrogen Budget model was developed to calculate the agro-environmental indicators: Residual soil nitrogen (RSN) and Indicator of Risk of Water Contamination by Nitrogen (IROWC-N) for 3500 polygons of the 1:1 m Soil Landscapes of Canada scale. Residual Soil Nitrogen was calculated for the census years 1981, 1986, 1991, 1996 and 2001. These results were then used in conjunction with climate data to calculate over-winter N loss and its concentration in the drainage water. The main inputs were the acreages, yields and N recommendation rates for major crops, and the types and numbers of livestock. Various coefficients and assumptions were incorporated into the calculations. Validation of the model was carried out using provincial nitrogen sales data, and results showed good agreement between the calculated fertilizer N and the amount of fertilizer N sold in each province in 1996 and 2001. The two indicators were linked to outputs of the economic-based Canadian Regional Agricultural Model in order to assess the impacts of policy scenarios on nitrogen balance. At the national scale, the scenario of improved N fertilization practices reduced the RSN by 13%. RSN was also sensitive to the N 2 O:N 2 ratio resulting from N losses through denitrification. Key words: Landscape nitrogen model, Agri-Environmental Indicator, Soil Landscapes of Canada, Census of Agriculture
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».