Sensitivity analysis of alternative model structures for an indicator of ammonia emissions from agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Ammonia (NH3) emission from agriculture is an environmental and health concern in many nations, and has trans-border impacts. Direct toxicity, terrestrial eutrophication and production of inhalable aerosols (< 2.5 µm diameter) are the specific concerns. Canada, among other northern hemisphere nations, has computed a national inventory of NH3 emissions, and a new emission inventory estimate is being prepared jointly under the National Agri-Environmental Health Analysis and Reporting Program (NAHARP) and National Agri-Environmental Standards Initiative (NAESI). However, there has been a rapid evolution in the models used, and a concomitant change in the NH3-specific data required. This paper compares several model structures and options using Monte Carlo simulation and sensitivity analysis methods. The results indicate the more recent models, that compute a mass balance of NH3 from excretion to landspreading, have tended to focus uncertainty onto the dietary efficiency of animal N nutrition. After excretion, the total ammoniacal nitrogen (TAN) in the manure contributes to NH3 emissions at each stage as the manure passes from the animal housing to storage and to landspreading. There are many variants of these processes because every farm is different, resulting in diminished sensitivity to any one NH3-loss mechanism after excretion. This finding suggests that although NH3-emission factors, the empirical data at the core of the models, are not well characterised (especially for Canadian conditions), it is at least as important to expend research effort on factors that influence TAN excretion. Results of this paper will also guide development of the NAHARP/NAESI model. Key words: NAHARP, livestock, manure, Fraser Valley, ammonium sulphate, PM2.5
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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 | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».