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Enregistrement W2050466598 · doi:10.4141/s05-099

Measuring greenhouse gas emissions from point sources in agriculture

2006· article· en· W2050466598 sur OpenAlexvenueno aff
S. M. McGinn

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasEnvironmental scienceAgricultureFugitive emissionsManure managementGreenhouse gas removalMethaneEnvironmental engineeringClimate change mitigation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon dioxide, methane and nitrous oxide emissions from agricultural sources have a significant role in the overall enhancement of the global greenhouse gas (GHG) effect. In research, measurements of GHG emissions are made to improve upon emission factors used in national inventories, identify and promote mitigation practices, and drive policy on GHG emissions in agriculture. These measurements are fundamental to the process of better management of GHG emissions. There is a variety of measurement techniques used in GHG research depending on the measurement environment and available resources. Techniques that use chambers or micrometeorological measurements are commonly employed for calculating emissions of GHG from point sources in agriculture, such as livestock and manure-holding facilities. This review examines these techniques, their limitations, and discusses methods to quantify their accuracy and precision. Emerging techniques like the use of dispersion models provide opportunities to directly determine emissions from whole farms. A few micrometeorological techniques (integrated horizontal flux and mass difference) are ideal for point sources such as manure storage facilities. For smaller sources, chambers are still recommended. In designing GHG emission studies, employing more than one technique when measuring GHG emissions is recommended, as often differences can exist due to technique. Ideally, a controlled release of the target gas, and its recovery, should also be conducted to evaluate techniques prior to their application. Although many techniques are often sensitive enough to quantify mitigation practices, i.e., the relative change in emissions, it is more difficult to determine “ true”emission factors as required for inventory work. It follows that the precision and accuracy of the techniques must accompany their application when estimating GHG emissions. Key words: Greenhouse gas, techniques, chambers, methane, agriculture, cattle

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,177 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations39
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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