Sources of uncertainty in the IPCC Tier 2 Canadian livestock model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Estimates of uncertainties are essential when comparing the greenhouse gas (GHG) emissions from a variety of sources. Monte Carlo Simulation (MCS) was applied to estimate the uncertainties in methane emissions and the methane emission intensities from livestock in Canada, calculated using the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) methodology. National methane emissions from enteric fermentation and manure management in 2008 were 21·2 and 4·3 Teragram CO 2 equivalents (Tg CO 2 e) with uncertainties of 38 and 73%, respectively. The methane emission intensities (kg of CO 2 e per kg of live animal weight) were 5·9, 0·9 and 4·9 from Canadian beef, swine and lamb, respectively, with overall uncertainties of 44, 99 and 101%, defined as the 95% confidence interval relative to the mean. A sensitivity analysis demonstrated that IPCC default parameters such as the methane conversion rate ( Y m ), the coefficient for calculating net energy for maintenance (Cf i ) and the methane conversion factor (MCF) were the greatest sources of uncertainty. Canadian agricultural methane emissions are usually calculated by province and by animal subcategories. However, the IPCC default parameters can be assumed to be correlated among regions and animal subcategories; therefore values are assigned at the national scale for the main cattle categories (dairy and non-dairy cattle). When it was assumed that these parameters were uncorrelated at the regional scale, the overall uncertainties were reduced to 20 and 48% for enteric fermentation and manure management, respectively, and assuming that parameters were uncorrelated at the animal subcategory scale reduced uncertainties to 13 and 41% for enteric fermentation and manure management, respectively. When the uncertainty is assigned at the most disaggregated level, even doubling the uncertainty of key parameters such as Y m and Cf i , only increased the national uncertainties to 22 and 52% for enteric fermentation and manure management, respectively. The current analysis demonstrated the importance of obtaining parameters specific to regions and animal subcategories in order to estimate GHG emissions more accurately and to reduce the uncertainties in agricultural GHG inventories. It also showed that assumptions made in the calculation of uncertainties can have a large influence on the uncertainty estimates.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle